RBF神经网络模型在边坡监测中的应用

在matlab环境下建立了边坡位移预测的RBF神经网络模型.利用已有的监测数据训练神经网络并进行测试,将训练好的网络模型用于预测边坡位移的变化值.最后将该预测方法用于斯里兰卡某边坡监测工程,预测结果与实测的监测数据相比误差较小,从而合理安排监测频次,提高了监测效率.     

基于径向基函数神经网络的舰艇声呐部位自噪声预报

径向基函数神经网络具有学习速度较快,函数逼近能力强的特点.文章分析了影响声呐部位自噪声的各种声源参数,以舰艇声呐部位自噪声作为目标函数,将径向基函数神经网络用于舰艇声纳部位自噪声预报.利用舰艇声呐实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对舰艇声呐部位自噪声进行精确预报.     

基于免疫径向基网络的舰载无人机维修性预计模型

介绍了舰载无人机维修性预计的主要影响因素和维修性参数,将免疫算法与径向基函数相结合,建立了舰载无人机维修性预计的免疫径向基神经网络模型,并与BP网络和常规径向基函数网络进行了对比模拟实验.实验表明,免疫径向基神经网络具有更高的预测性、准确性和更短的训练时间.     

径向基神经网络在水下船体防腐中的应用

采用改进型径向基函数神经网络来预测水下船体电位,从而达到船体防腐的目的。首先,分析采用无单元法求解问题的优越性;然后,介绍径向基函数神经网络的原理,通过建立水下船体的数学模型来获得船体电位,采用层次凝聚算法和K-均值聚类算法来确定径向基函数神经网络的中心节点,从而建立神经网络;最后,对神经网络的预测能力进行MATLAB仿真检验。结果表明,采用改进型的径向基函数神经网络来预测船体电位获得了很高的精度,对于船体防腐保护达到了很好的效果。     

岩质边坡稳定性影响因素分析

边坡稳定性涉及到诸多因素,引入人工神经网络预测边坡稳定性的方法——误差逆传播学习算法效果显著。边坡稳定性预测系统的输入信息包括岩土体参数、几何参数等,而输出信息则是网络预测的安全因子和稳定状态。土质边坡主要以圆弧滑移破坏为主,岩质边坡主要以楔形破坏为主,通过人工神经网络预测的结果与实际监测结果的对比分析,证实了BP神经网络在评价岩质边坡稳定性方面的效果显著。     

基于径向基神经网络的舰艇空间磁场延拓

针对目前线性化方法解决舰船空间磁场之间推算时存在的困难,论文从智能优化的角度出发,建立了舰艇空间磁场之间的径向基神经网络预报模型.该方法避免了利用线性化方法存在的诸多困难,即可实现舰艇空间磁场的换算,并利用船模实验验证了网络预测的准确性,换算精度较高,满足工程实际需求.     

进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用

瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法,本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法,并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络,此网络的训练采用遗传算法,优化了径向基神经网络的结构和参数,加强了网络的实用性.最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识,证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性.     

一种潜艇作战软件质量评价的新方法

提出一种基于专家知识与神经网络的潜艇战术应用软件质量评价方法.该方法运用专家知识对软件质量指标进行了修正,并作为模型的输入,利用模糊综合评判方法获取该模型的训练数据和测试数据训练神经网络,将训练好的神经网络用于对软件进行质量评价.经算例仿真证明该方法是可行和有效的.     

径向基神经网络的构造理论

通过对径向基神经网络的研究，提出了径向基经网络的构造性理论及其构造算法，在给定函数及其允许误差的条件下，运用本算法能够构造几乎最少隐节点数的径向基神经网络。     

基于径向基神经网络的舰艇磁场推算模型

针对目前数值建模解决舰艇内外磁场推算问题时存在的困难,从智能优化的角度出发,建立了内外磁场之间的径向基神经网络预报模型.该方法避免了利用数值建模存在的诸多困难,即可实现舰艇内外磁场有效推算,并利用船模实验验证了网络预测的准确性,其换算精度相较于数值建模有所提高,满足工程实际需求.