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基于RBF神经网络的劣化绝缘子红外图像智能诊断
摘要:分析了劣化绝缘子红外热像诊断的原理及去噪方法,采用直方图均衡化处理方法实现了绝缘子红外热像的图像增强效果,提出了采用RBF神经网络进行劣化绝缘子人工智能识别的方法,该方法通过提取绝缘子的一系列温度特征参数,准确实现了劣化绝缘子的智能识别与判断。
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RBF神经网络在反应器温度控制系统的研究
摘 要：对于化工生产过程中的放热反应来说，其反应器温度控制系统不仅具有强耦合、非线性等特点，同时还具有热危险性，传统的PID控制策略往往不能满足其稳定性要求。文章通过建立RBF神经网络模型，提出了一种基于径向基神经网络RBF-PID的反应器温度控制策略，同时结合高级多功能过程控制实验系统SMPT1000平台进行仿真验证。仿真结果表明 基于RBF-PID控制策略的反应器温度控制系统具有超调量小、动态性能好等特点，可实现反应器温度的稳定控制
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基于神经网络的WSN丢失数据恢复研究
摘 要：在无线传感网中，由于无线信道的不稳定性、海量数据传输的拥塞、节点故障等影响，导致WSN中数据经常发生大规模丢失。针对这一问题，文中提出了基于径向基神经网络的无线传感网丢失数据恢复算法。该算法能够有效通过数据丢失节点历史轮数据来恢复预测丢失数据。最后通过仿真实验证明了该算法的有效性。
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基于FPGA的RBF神经网络的硬件实现
摘要：介绍了RBF神经网络，并采用CORDIC算法实现了其隐层非线性高斯函数的映射。同时，为缩减ROM表的存储空间并提高查表效率，本设计还采用了基于STAM算法的非线性存储。最后，以Altera公司开发的EDA工具QuarlusⅡ作
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RBF神经网络在智能传感器模块设计中的应用
引言不论是传统工艺制作的经典传感器，还是半导体工艺制作的现代传感器，都存在交叉敏感。交叉敏感是引起单传感器系统不稳定的主要因素，表现为传感器标称的目标参量恒定不变，而其它非目标参量变化时，该传感器的输
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多传感器数据融合在漏磁信号采集与处理中的应用
中心议题多传感器数据融合技术能对缺陷信号作智能化处理电磁感应式传感器和霍尔传感器的工作原理采用小波去噪的方法，并利用RBF神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理并得出仿真结果解决方案采用漏磁传感器阵
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RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法设计
RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法设计
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一种RBF神经网络的自适应学习算法
建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型。该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量，而是在学习过程中，根据相应的添加策略和删除策略，自适应地增加或减少隐层节点的数量。最终形成的网络不仅结构简单，精度高，而且具有较好的泛化能力。
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基于聚类算法人脸识别方法的研究
0.引言 在智能小区的安防系统中，人脸识别技术的应用，提高了安防报警系统的安全可靠性。人脸识别技术因其具有非接触性、特征提取方便、防伪性能高等优势得到广泛的应用。人脸识别技术综合了计算机、通信、光学
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基于Gabor小波与RBF神经网络的人脸识别新方法
在人脸识别中，高维、小样本是一个问题。对此，提出了一种基于Gabor小波与径向基函数(RBF)神经网络的人脸识别方法。首先对人脸进行Gabor滤波，选取有效的Gabor组合。进行小波分解，获取低频图像，构造特征矢量，采用主分量分析降低特征维数。接着，提出了一种聚类方法用于确定RBF神经网络的结构和初值，采用混合学习法训练RBF神经网络。用ORL人脸库进行试验，结果表明本文提出的方法具有优秀的学习效率和识别效果。
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基于RBF神经网络的控制系统传感器故障诊断方法
引 言 传感器是现行研究的压铸机实时检测与控制系统的关键部件，系统利用传感器对压铸机的各重要电控参数 (如：合型力、油压、压射速度、模具温度等)进行检测，并进行准确控制。这一过程中，各传感器输出信号的
