【摘 要】
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提出一种基于粗糙集和遗传算法的BP神经网络故障诊断方法,解决基本BP网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部极小值问题。运用粗糙集理论对训练样本进行属性约简,简化BP网络输入
【机 构】
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国防科学技术大学航天与材料工程学院,湘潭大学信息工程学院
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提出一种基于粗糙集和遗传算法的BP神经网络故障诊断方法,解决基本BP网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部极小值问题。运用粗糙集理论对训练样本进行属性约简,简化BP网络输入维数。设计2次遗传算法训练BP网络,第一次优化神经网络隐含层节点个数,第二次在神经网络结构确定的情况下,优化网络连接权值。以柴油机进、排气阀故障为例,应用提出的方法进行仿真,仿真结果证明了该方法能够优化神经网络结构,提高故障诊断速度和准确率。
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