【摘 要】
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针对BP神经网络算法收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,提出了一种基于遗传算法和神经网络相结合的多级信息融合模式。先用基于实数编码的遗传算法来优化神经网络中的初
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,中国矿业大学机电与信息工程学院
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针对BP神经网络算法收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,提出了一种基于遗传算法和神经网络相结合的多级信息融合模式。先用基于实数编码的遗传算法来优化神经网络中的初始权值,再用优化后的神经网络对多传感器信息进行融合分类,最后将该模型应用在故障分类中,并使用Matalab工具进行了仿真实验。将实验结果同单一的神经网络信息融合模型进行了比较分析,结果表明了该模型有效地提高了信息融合的效率和准确度。
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