【摘 要】
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针对径向基神经网络（RBF）用于故障诊断时存在收敛速度慢、诊断结果准确率低等问题,提出了一种基于自适应遗传算法（AGA）优化RBF神经网络的矿井通风机故障诊断方法。采用AGA对RBF神
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针对径向基神经网络（RBF）用于故障诊断时存在收敛速度慢、诊断结果准确率低等问题,提出了一种基于自适应遗传算法（AGA）优化RBF神经网络的矿井通风机故障诊断方法。采用AGA对RBF神经网络的隐含层节点数、隐层基函数的中心和宽度进行优化,以此提高RBF网络的泛化能力。通过大量收集和整理工作形成样本集,使用训练样本训练RBF网络,根据网络输出结果对通风机故障进行诊断。仿真结果表明,相较于RBF神经网络,AGA优化的RBF神经网络收敛速度更快,迭代次数更少,能够有效识别通风机故障类型,诊断结果准确率更高。
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