【摘 要】
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小波神经网络结合了神经网络的自学习特性和小波的局部特性,具有良好的自适应分辨性和良好的容错能力,因此在故障诊断领域得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络多采用误差反
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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小波神经网络结合了神经网络的自学习特性和小波的局部特性,具有良好的自适应分辨性和良好的容错能力,因此在故障诊断领域得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络多采用误差反向传播学习算法对网络进行训练,网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点。针对这些缺点,本文将遗传算法引入到小波神经网络中,提高了小波神经网络的全局搜索能力。本文首先介绍了人工神经网络和小波分析的基础理论,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并对其算法进行了推导;然后将遗传算法引入到小波神经网络,对网络进行改进,应用遗传算法得到网络的初始值,以期得到全局最优值;最后将改进的小波神经网络应用到故障诊断中,验证改进了的小波神经网络在故障诊断中的可行性和有效性。
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