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基于RBF的混沌序列产生的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了利用RBF(Radial Basis Function)网络产生混沌序列的方法,即利用RBF网络跟踪混沌序列的模型,分析RBF神经网络对混沌序列的学习能力.最后利用最大Lyapunov指数判别法检验其序列,结果表明其序列具有较好的保密性能. 相似文献
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介绍了利用RBF(Radial Basis Function)网络产生混沌序列的方法,即利用RBF网络跟踪混沌序列的模型,分析RBF神经网络对混沌序列的学习能力。最后利用最大Lyapunov指数判别法检验其序列,结果表明其序列具有较好的保密性能。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2018,(5)
混沌时间序列的频谱状态丰富,能在不同状态下反映信号的激励特性,所以常用作预测建模的测量序列.传统的混沌时间序列的结构选择往往依赖于经验,无法充分反映混沌系统的特性,容易导致模型的推广范围较窄.针对以上问题,提出了一种基于RBF网络的Mackey-Glass与Lorenz混沌时间序列预测模型,利用模型结构选择方法来充分反映混沌系统的时序特性,并通过模型优化等策略提高模型的泛化能力.结果表明,模型结构选择方法能有效提高混沌时间序列的预测精度,具有良好的应用前景. 相似文献
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混沌伪随机序列的产生及在网络安全中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
一般利用混沌产生随机序列都是用混沌迭代函数进行迭代运算产生 ,但是由于计算机的计算精度有限 ,每次迭代运算都会有舍入误差的出现。如果多次迭代 ,误差累计可能最终导致产生的序列退化为周期序列。介绍了一种混沌函数 ,利用这种函数可以直接产生混沌序列 ,并在计算机网络上进行了加解密实例验证 相似文献
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通过实例说明两个具有拓扑共轭关系的混沌映射具有相同的Lyapunov指数.指出了仅仅使用Lyapunov指数作为混沌映射的密码学特性描述,具有一定的局限性.并利用混沌序列的伪随机特性,通过计算映射的自相关函数、互相关函数等随机数值特性,结合Lyapunov指数,分析了混沌序列的保密性能. 相似文献
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针对RBF(Radial Basis Function)网特点,提出基于两层编码的进化算法来同时确定网络结构和参数.文中分别采用两种不同的遗传算法GA(Genetic Algorithm)和进化规划EP(Evolutionary Programming)训练网络.实验结果表明,基于这三种不同进化算法的RBF网络都能有效地控制混沌系统,其中EP的训练和控制结果最优. 相似文献
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分析了混沌神经网络的优化机制,研究了具有模拟退火特性的混沌神经网络模型,给出了混沌神经网络的能量函数,以及计算网络Lyapunov指数的方法,从理论上证明了当网络参数满足一定条件时,网络具有混沌性状。在仿真实验中,应用Hopfield网络和混沌神经网络求解信道分配问题。结果表明,混沌神经网络在求解优化问题时具有更强的搜索全局最优解的能力,和更快的收敛速度。 相似文献
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为提高磁流变阻尼器(MRD)动力学精度,提出一种网络连接权值自适应调整的改进型RBF神经网络模型。利用与任一测试样本相邻的两个训练样本对应的实际连接权值,对测试样本连接权值进行线性插值,提出连接权值的自适应算法;搭建MRD动力试验平台,进行多频率、多振幅的动力性能试验,利用大量实测力学特性数据,建立RBF神经网络模型以及连接权值自适应调整的改进型RBF神经网络模型,分析比较RBF神经网络模型在改进前后的平均累计相对误差变化规律,并进行数值仿真计算和试验测试分析。研究表明,在正弦激励频率0.25 Hz~1.0 Hz、振幅5 mm~15 mm、电流0~1.25 A工况下,相比于传统RBF神经网络模型5%的最大误差均值,改进型RBF神经网络模型使建模误差均值多控制在0.45%~0.85%之间,有效改善MRD的动力学特性,建模精度较好满足工程实际需要。 相似文献
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针对模糊识别系统的不足,为了提高辐射源识别系统的识别正确率,构建了基于模糊RBF神经网络的辐射源识别系统,提出了一种等价型模糊RBF神经网络的结构和学习算法,采用五层神经网络结构来实现模糊系统的模糊化和规则推理,神经网络的所有节点和参数对应了模糊系统的隶属函数和推理过程.在仿真实验中,分别采用模糊识别系统、并联型模糊RBF神经网络、结构等价型模糊RBF神经网络进行辐射源识别,给出了三种算法在相同噪声环境下的仿真结果,表明等价型模糊RBF效神经网络有较高的正确识别率,具有更强的抗干扰能力,但运算量相对较大. 相似文献
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网络遥操作机器人系统神经网络预测控制仿真研究 总被引:2,自引:2,他引:0
为了改善网络随机时延影响网络遥操作机器人系统稳定运行的问题,采用RBF神经网络对网络实测时延进行预测,取得较好的预测效果。结合Smith预估控制,提出了一种基于网络实测时延的遥操作机器人系统神经网络预测控制新方法,仿真实验结果表明了该方案的有效性和鲁棒性。 相似文献
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RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于RBF神经网络的传感器在线故障诊断方法,用某气囊隔振系统隔振装置中大量的传感器数据进行了仿真实验,验证了方法的可行性.通过对每个传感器建立单独的神经网络预测模型,实现多传感器的故障诊断. 相似文献
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针对工作环境恶劣、维护保养不便的舰船管路难以迅速定位泄漏点并对其进行损害管制,提出了一种基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位方法。首先,对管路泄漏产生的空化现象、湍流和流体与管路的摩擦进行分析,研究影响泄漏产生激励的因素;然后,提出一种基于变分模态分解(VMD)与径向基函数(RBF)神经网络的管路泄漏识别和定位方法,通过VMD得到有效分量的中心频率和能量值分别构造特征向量,输入RBF神经网络以达到泄漏识别和定位目的;最后,模拟舰船环境,搭建泄漏管路试验平台,分析泄漏管路不同工况下的振动信号,并对RBF神经网络的诊断准确率进行验证。实测舰船管路故障信号分析表明,泄漏识别的准确率为90%,泄漏定位的准确率为87.5%。 相似文献