摘要：针对受参数不确定和外扰影响的混沌Lorenz系统,提出一种基于径向基函数(rbf)神经网络的滑模控制方法. 基于被控系统在不稳定平衡点处状态误差的可控规范形,设计滑模切换面并将其作为神经网络的唯一输入.单入 单出形式的rbf控制器隐层只需7个径向基函数,网络的权值则依滑模趋近条件在线确定.仿真表明该控制器对 系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性,同时抑制了抖振.

摘要：高程异常的转换精度是限制GNSS实现快速高程测量的关键因素之一,因此构建合理的高程异常转换模型具有重要意义。本文以美国GSVS2011项目的 GNSS/水准数据为例,对利用rbf实现GNSS高程转换方法展开研究,详细分析了Thinplate(T)、Cubic(C)、Gaussian(G)、Multiquadrics(M)、Linear(L) 5种rbf核函数的高程转换精度。试验结果表明:(1)在点间距较小的情况下,5种核函数均能获得较高的拟合精度;(2)T、C、M这3种核函数拟合效果较优,而且超过95.3%的拟合高差满足四等水准测量的限差要求;(3)在高程异常变化较为平坦的测区,用rbf拟合时建议点间距不宜大于30 km。

摘要：针对产品造型创新设计的特点,从对手机造型有影响的物的因素和人的因素两个方面,结合手机造型设计评价中存在的模糊性特点,提出了基于径向基神经网络的二级综合评价模型,构建了面向方案设计阶段的计算机辅助手机造型创新设计综合评价系统,并取得了很好的评价效果.实验结果表明,评价结果不仅具有较高的精度和可信度,而且更具客观性.

摘要：针对未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定因素对实际转台控制系统的影响,提出了自适应反演滑模神经网络的转台鲁棒控制器设计。自适应反演滑模控制作为主控制器,rbf神经网络实现了不确定上界值的在线辨识。仿真结果表明,基于rbf神经网络的自适应反演滑模控制很好地克服对象的不确定性,实现控制系统的较强鲁棒性,适于高精度飞行仿真转台系统的实时鲁棒控制。

摘要：对基于DFFD算法的人脸校准系统进行改进的基础上，设计了一个基于径向基函数(rbf)的多步离散数据插值算法的新的人脸校准系统。着重介绍了新系统的基本原理和关键技术。此系统可以用于人脸动画系统的人机交互、虚拟社区和三维聊天室。

摘要：针对传统输配分离调度可能产生的边界功率不平衡、资源利用不充分等问题,提出一种从全局角度对系统进行优化的输配两级电网协同调度策略。首先,以输配系统整体供电成本最低为目标函数,建立了输配两级电网基础调度模型,并讨论了相应的约束条件。为了降低该模型求解的复杂度,引入改进并行子空间算法对该模型进行标准化处理,进而建立了基于改进并行子空间算法的输配两级电网协同调度通用模型。该模型将输电网和各配电网作为并行子空间进行学科分析,并在系统层统一完成优化设计,可有效避免优化过程中输配网频繁地进行信息交互。此外,为了进一步提高求解效率,提出输配两级电网学科响应面近似模型的构建方法,并采用径向基函数(rbf)神经网络对学科分析过程进行拟合。最后,采用仿真算例验证了所提调度策略的必要性和有效性。

摘要：科学实验由于受时间和经费的限制,通过有限次的实验很难得到实验模型的最优结果和对应的实验参数。本文提出一种基于径向基rbf神经网络和粒子群优化算法PSO的最优实验参数设计方法。这种基于PSO-rbf的混合算法,能够快速、高效地找到最优实验参数。这一最优实验参数可能在已知实验数据中,也可能并不在已知数据中。该混合算法在有限实验次数的条件下所体现的方便性和高效性,可将其广泛地应用于工程实验、机械制造、材料工艺,航空航天、园林设计、医学研究、金融保险等各个领域的模型参数优化,具有重要的工程应用价值。

摘要：提出一种rbf网络设计方法,利用模糊c均值聚类算法确定径向基函数的数目、基函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定。对uci数据集进行分类仿真实验,证明利用该方法设计的rbf网络分类效果良好。

摘要：给出几种基于颜色和纹理特征木质板材的分级算法,这几种方法通过主颜色和共生矩阵特征,分别利用神经网络中的rbf网络和K-近邻对木质板材样本图像进行处理,然后进行分类的方法。木质板材样本图像通过对木材加工处理采集而得到的。主颜色特征是反映一幅图像的基本面貌的,并通过HSV颜色模型、量化、颜色直方图和绝对距离而得到的;再加上共生矩阵特征。选取三种主颜色方案数据,经过Matlab7.0平台进行程序设计,对木质板材样本图像数据进行训练和测试,并加以验证。实验结果表明,这几种方法能够较好地解决木材分级的问题。

摘要：提出了一种复合材料覆盖件曲面设计的方法。利用径向基函数神经网络技术,根据赛车车身曲面造型数据,结合固化变形、加工余量,设计了复合材料覆盖件曲面及其模具曲面。计算结果表明,该方法可以实现产品数据和工艺数据共享和并行设计,缩短研制周期,降低设计制造成本,提高效率。