【摘 要】
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针对目前船舶设备故障诊断方法存在适用性不广、准确度不高等问题,引入径向基神经网络船舶设备故障诊断方法。提出一种基于反向学习和自适应搜索策略结合的改进人工蜂群算法,
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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针对目前船舶设备故障诊断方法存在适用性不广、准确度不高等问题,引入径向基神经网络船舶设备故障诊断方法。提出一种基于反向学习和自适应搜索策略结合的改进人工蜂群算法,通过反向学习策略进行蜜源初始化,提高初始解的质量,并在迭代过程中自适应调整搜索步长,提升原算法的收敛性能和局部寻优能力。将该算法与径向基神经网络的参数寻优相结合,构造性能良好的故障诊断分类器。实验结果表明,该方法有效提高了故障诊断的准确性和适用性,满足船舶设备故障诊断的实时性能要求。
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