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改进遗传算法优化的神经网络在智能故障诊断中的应用

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-23  浏览次数:6
摘 要:设计了用模拟退火的混合遗传算法代替BP网络的反向传播过程的改进算法,解决了在机械故障诊断系统中BP算法容易陷入局部极小值的问题。该算法是在遗传法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优
  • 【题 名】改进遗传算法优化的神经网络在智能故障诊断中的应用
  • 【作 者】沈红 胡玉兰 李雪梅
  • 【机 构】沈阳理工大学信息科学与工程学院 辽宁沈阳110168
  • 【刊 名】《机械设计与制造》2009年 第3期 97-99页 共3页
  • 【关键词】遗传模拟退火 BP网络 故障诊断
  • 【文 摘】设计了用模拟退火的混合遗传算法代替BP网络的反向传播过程的改进算法,解决了在机械故障诊断系统中BP算法容易陷入局部极小值的问题。该算法是在遗传法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法。新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒胜,又有遗传算法的强的全局随机搜索能力。仿真结果表明,这种改进算法极大提高了内燃机故障诊断系统的效率和准确性。
 
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  • (1) 遗传模拟退火,BP网络,故障诊断
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