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神经网络控制(RBF)神经网络控制（RBF）是一种基于径向基函数（RBF）的神经网络，用于控制系统，其主要功能是通过对输入信号进行处理来实现对系统输出的控制。
通过神经网络控制，控制器可以学习系统的动态行为和非线性模型，从而使得控制器能够自适应地进行调整和优化，实现对系统的精确控制。
RBF 网络通常由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接受系统的输入信号，并将其传递到隐藏层，隐藏层对输入数据进行处理并输出中间层的值，其中每个中间层神经元都使用一个基函数来转换输入数据。
最后，输出层根据隐藏层输出以及学习过程中的权重调整，计算并输出最终的控制信号。
RBF 网络的核心是数据集，该数据集由训练数据和测试数据组成。
在训练过程中，通过输入训练数据来调整网络参数和权重。
训练过程分为两个阶段，第一阶段是特征选择，该阶段通过数据挖掘技术来确定最优的基函数数量和位置，并为每个基函数分配一个合适的权重。
第二阶段是更新参数，该阶段通过反向传播算法来更新网络参数和权重，以优化网络的性能和控制精度。
RBF 网络控制的优点在于其对非线性控制问题具有优秀的适应性和泛化性能。
另外，RBF 网络还具有强大的学习和自适应调整能力，能够学习并预测系统的动态行为，同时还可以自动调整参数以提高控制性能。
此外，RBF 网络控制器的结构简单、易于实现，并且具有快速的响应速度，可以满足实时控制应用的要求。
然而，RBF 网络控制也存在一些局限性。
首先，RBF 网络需要大量的训练数据来确定最佳的基函数数量和位置。
此外，由于网络参数和权重的计算量较大，实时性较低，可能存在延迟等问题。
同时，选择合适的基函数以及与其相应的权重也是一项挑战，这需要在控制问题中进行深入的技术和经验探索。
总体而言，RBF 网络控制是一种非常有效的控制方法，可以在广泛的控制问题中使用。
其结构简单，性能稳定，具有很强的适应性和泛化性能，可以实现实时控制，为复杂工业控制问题的解决提供了一个重要的解决方案。
基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法李映君;韩彬彬;王桂从;黄舒;孙杨;杨雪;陈乃建【摘要】针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法.分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型.通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实验数据进行处理. 然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法,解耦出传感器的输入输出映射关系,得到解耦后的传感器输出数据.对传感器解耦后的数据分析表明:采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%.结果显示:采用RBF神经网络的解耦算法,能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差,满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求.该算法有效地提高了传感器的测量精度,基本解决了传感器解耦困难的难题.%For problems of poor linearity and too many inter-dimensional coupling errors of a four-point supporting piezoelectric six-dimensional force sensor, the decoupling algorithms based on Redial Basis Function (RBF) neural network were proposed.Main factors to produce coupling errors were analyzed and the RBF neural network was established.The six-dimensional force sensor was calibrated experimentally to obtain experimental data for decoupling, and the data were processed by the nonlinear decoupling algorithm based on RBF neural network.Then the mapping relation between input and output was acquired by decoupling and the decoupled data from the sensor was obtained.These data were analyzed, and the result shows that the biggest classⅠerror andclassⅡerror by the proposed nonlinear decoupling algorith m based onRBF neural network are 1.29% and 1.56% respectively.The experimental analysis shows that it will effectively reduce the classⅠerrors and the classⅡerrors through nonlinear decoupling algorithm based on RBF neural network, and meets the requirements that the two kinds of error indicators of the sensor should be less than 2%.The proposed algorithm improves the measuring accuracy of sensors and overcomes the difficulty on decoupling.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2017(025)005【总页数】6页(P1266-1271)【关键词】六维力传感器;压电式传感器;径向基函数神经网络;解耦算法【作者】李映君;韩彬彬;王桂从;黄舒;孙杨;杨雪;陈乃建【作者单位】济南大学机械工程学院,山东济南 250022;济南大学机械工程学院,山东济南 250022;济南大学机械工程学院,山东济南 250022;济南大学机械工程学院,山东济南 250022;济南大学机械工程学院,山东济南 250022;济南大学机械工程学院,山东济南 250022;济南大学机械工程学院,山东济南 250022【正文语种】中文【中图分类】TP212.9;TN384六维力传感器是指能够同时测量三维空间任意力系中的三维正交力(Fx、Fy、Fz)及三维正交力矩[1](Mx、My、Mz)的测力仪器。
基于混沌PSO算法优化RBF网络入侵检测模型王亚;熊焰;龚旭东;陆琦玮【摘要】针对网络安全中异常入侵检测，给出了一种构建最优神经网络入侵模型的方法。
采用混沌扰动改进粒子群优化算法，优化径向基函数RBF神经网络入侵模型。
把网络特征子集和RBF神经网络参数编码成一个粒子，通过粒子间的信息交流与协作快速找到全局最优粒子极值。
在KDD Cup 99数据集进行仿真实验，实验数据表明，建立了一种检测率高、速度快的网络入侵检测模型。
%For anomaly intrusion detection in network security, this paper proposes a method of establishing the optimal neural network intrusion model. It improves particle swarm optimization algorithm by chaos perturbation. And it optimizes Radial Basis Function(RBF)neural network intrusion model. The subset features of network and RBF neural network parameters are considered as a particle. It uses the inter particle exchange of information and collaboration to find the global optimal particle extremum quickly. The simulation experiment is carried out on KDD Cup99 datasets. The simulation results show that it is a high detection ratio and fast speed network intrusion detection model.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)010【总页数】4页(P84-87)【关键词】入侵检测模型;特征选择;粒子群优化算法;神经网络;混沌扰动;数据集【作者】王亚;熊焰;龚旭东;陆琦玮【作者单位】中国科技大学计算机科学与技术学院，合肥 230027; 阜阳师范学院计算机与信息学院，安徽阜阳 236037;中国科技大学计算机科学与技术学院，合肥 230027;中国科技大学计算机科学与技术学院，合肥 230027;中国科技大学计算机科学与技术学院，合肥 230027【正文语种】中文【中图分类】TP391随着人工智能和神经网络的蓬勃发展，也进入了网络安全领域的研究，如构建网络入侵检测模型，帮助研究人员对网络数据进行分析检测出网络异常。
