基于支持向量机的径向基网络结构优化

摘要：

为了解决径向基网络(RBF NN)结构设计的随机性,进一步优化RBF网络性能,提出一种基于支持向量机(SVM)的径向基网络结构优化方法.通过训练得到的SVM确定径向基网络的隐层节点个数、隐层权值和阈值;同时利用SVM对输入向量进行特征变换,进一步对输入向量进行维数约简.通过齿轮箱的故障诊断实验表明,优化后的RBF网络具有更精简、稳定的网络结构,能得到更准确的诊断结果.

关键词：支持向量机、径向基网络、特征变换、故障诊断

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：江西省科技公关计划20041B100100;江西省科技支撑计划2007

在线出版日期：2008-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-69,78