基于径向基神经网络的海滩前滨剖面状态分类模型

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篇1：基于径向基神经网络的海滩前滨剖面状态分类模型

基于径向基神经网络的海滩前滨剖面状态分类模型

根据广东省水东湾砂质海滩剖面1986年9月至1987年12月连续现场实测资料,采用径向基神经网络(RBFNN)的数据分类方法,基于Matlab7 0平台编程,建立了水东湾晏岭海滩前滨剖面的分类模型,精确度达到89 5%.并根据分类的'结果,对水东湾海滩前滨剖面形态的变化规律以及在台风大浪影响下的形态特点进行了分析讨论,为进一步了解砂质海滩时空演变特征以及侵蚀机制提供了一种新的技术方法与思路.

作 者：刘萌伟 陈子 王扬圣 LIU Meng-wei CHEN Zi-shen WANG Yang-sheng  作者单位：中山大学水资源与环境系,广州,510275 刊 名：海洋地质动态  PKU英文刊名：MARINE GEOLOGY LETTERS 年，卷(期)： 24(3) 分类号：P737.1 关键词：前滨剖面   剖面形态   径向基神经网络   分类模型  

篇2：一种新型径向基函数神经网络在模型辨识方面的应用

一种新型径向基函数神经网络在模型辨识方面的应用

采用改进的径向基函数(MRBF)神经网络,利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本,建立了发动机的'辨识模型,并利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识.研究结果表明:这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高、实时性好等优点,并可用于在线辨识.

作 者：王征 WANG Zheng  作者单位：空军工程大学工程学院研究生一队,陕西,西安,710038 刊 名：机床与液压  ISTIC PKU英文刊名：MACHINE TOOL & HYDRAULICS 年，卷(期)：2005 “”(12) 分类号：V233.7 关键词：神经网络   数学模型   辨识   航空发动机