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《2009年中国智能自动化会议论文集(第六分册)[中南大学学报(增刊)]》2009年
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基于递阶多目标进化算法的RBF神经网络设计方法

秦勇  张媛  邢宗义  侯远龙  贾利民  
【摘要】:采用非支配排序多目标进化算法和递阶遗传算法,提出一种多目标RBF神经网络设计方法,实现神经网络结构和参数的同时优化,可同时获得一组神经网络的非劣解集。详细叙述算法的编码、目标函数选择、非支配排序与密度估计以及遗传操作算子等问题。结合某武器装备的自动定深电液伺服系统进行仿真,仿真结果及与其他方法的比较验证了本研究提出方法的有效性和优越性。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 王世东;陈杨;张本福;孙光灵;黄晓梅;;八叉树在三维建模中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2006年06期
6 王世东;;Voronoi在GCS建模中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2007年05期
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8 李峻;孙世群;;BP神经网络在青弋江水质评价上的应用[J];安徽建筑;2008年03期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 张勇;王介生;王伟;姚伟南;;浮选生产过程经济技术指标的软测量建模[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 吕琳;天然气水合物(地球物理属性)的神经网络识别方法及软件开发[D];吉林大学;2011年
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10 张彩珍;太阳能级硅(SOG-Si)光伏电池中多孔硅吸杂工艺及其神经网络分析方法研究[D];兰州大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 朱民杰;基于神经网络的心电图身份识别研究[D];郑州大学;2010年
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6 刘业明;潜艇位姿控制系统智能故障诊断技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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10 郭际;舰船冲击环境频域与时域特性研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 陈皓勇,王锡凡,别朝红,胡泽春;协同进化算法及其在电力系统中的应用前景[J];电力系统自动化;2003年23期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 王鸿斌;王砚;张立毅;王华奎;;基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测[J];计算机工程与设计;2009年05期
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4 王效岳;孙秀军;刘好明;杨燕;;RBFNN在关节空间中的轨迹规划研究[J];机床与液压;2008年04期
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2 韩敏;王晨;席剑辉;;基于改进RBF神经网络的非线性时间序列预测[A];中国仪器仪表学会第五届青年学术会议论文集[C];2003年
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9 雷洪利;张殿治;刘文华;;基于神经网络的非线性系统滑模变结构控制[A];2000中国控制与决策学术年会论文集[C];2000年
10 田丹;汪晋宽;薛桂芹;;一种基于神经网络的盲波束形成算法[A];第七届青年学术会议论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 隆金玲;Sum-of-Product神经网络和径向基函数神经网络的逼近能力研究[D];大连理工大学;2008年
2 周辉仁;递阶遗传算法理论及其应用研究[D];天津大学;2008年
3 张冀;基于多源信息融合的传感器故障诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2008年
4 孙东;赤潮多源监测数据处理与综合预测预报方法研究[D];上海交通大学;2009年
5 郁明;基于滑模理论的位置系统控制及摩擦力补偿[D];中国科学技术大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王砚;基于径向基函数神经网络多用户检测算法的研究[D];太原理工大学;2007年
2 张鹏;基于递阶遗传算法的BP神经网络的研究与应用[D];吉林大学;2011年
3 潘妩媚;在线学习算法的研究及其应用[D];吉林大学;2005年
4 孙瑞琛;自主式水下机器人传感器状态监测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
5 单晓虹;基于遗传算法的RBF神经网络及其在系统辨识中的应用[D];青岛大学;2006年
6 王珍;基于粗糙集和神经网络的属性约简方法研究[D];解放军信息工程大学;2006年
7 罗小安;基于径向基神经网络的高压断路器故障诊断应用研究[D];西南交通大学;2007年
8 宫亚琼;径向基函数神经网络在过程建模中的研究与应用[D];北京化工大学;2007年
9 王华丽;基于熵聚类的RBF神经网络训练算法研究[D];重庆大学;2008年
10 王晓沛;基于神经网络的智能控制方法研究[D];郑州大学;2007年
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