【摘 要】
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针对常规BP神经网络参数的经验式取值方法以及收敛速度慢，容易陷入局部最小点等缺陷，设计了一种改进的神经网络系统，利用蚁群算法优化神经网络连接权初值，并采用LM算法对人工神经
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,南京航空航天大学航空宇航学院
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针对常规BP神经网络参数的经验式取值方法以及收敛速度慢，容易陷入局部最小点等缺陷，设计了一种改进的神经网络系统，利用蚁群算法优化神经网络连接权初值，并采用LM算法对人工神经网络进行训练，提高了网络的收敛速度，降低了训练误差。将其应用于某型利用ACARS报文实时获取飞机性能参数的发动机趋势分析和故障诊断中，可以快速准确地实现对发动机的性能趋势分析和复杂故障的诊断。最后通过仿真，对算法进行检验，结果表明改进算法的诊断置信度比改进前高。
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