| 基于蝙蝠算法优化ELM的模拟电路故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 陈绍炜,柳光峰,冶帅,黄登山.基于蝙蝠算法优化ELM的模拟电路故障诊断研究[J].电子测量技术,2015,38(2):138-141. |
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| 作者姓名： | 陈绍炜 柳光峰 冶帅 黄登山 |
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| 作者单位： | 西北工业大学 电子信息学院 西安 710072 |
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| 摘 要： | 极限学习机(extreme learning machine,ELM)具有学习速度快、测试精度高的优点。近年来被广泛用于模式识别和故障诊断等领域,但是ELM固有的随机性对其泛化性能和精度有很大的影响。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)是一种新型的智能优化算法,具有良好的全局搜索能力。将蝙蝠算法引入到极限学习机输入权值和阈值的优化中,有机结合2种算法的优点,建立了基于蝙蝠算法优化极限学习机的故障模型,以带通滤波器作为测试电路,并和ELM、DE-ELM、SAE-ELM进行对比,仿真和实验结果表明蝙蝠算法有效地改善了ELM网络的诊断精度和泛化能力。
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| 关 键 词： | 极限学习机 蝙蝠算法 故障诊断 模拟电路 |
Research for analog circuit fault diagnosis based on ELM optimized by bat algorithm |
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| Chen Shaowei,Liu Guangfeng,Ye Shuai,Huang Dengshan.Research for analog circuit fault diagnosis based on ELM optimized by bat algorithm[J].Electronic Measurement Technology,2015,38(2):138-141. |
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| Authors: | Chen Shaowei Liu Guangfeng Ye Shuai Huang Dengshan |
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| Affiliation: | Chen Shaowei;Liu Guangfeng;Ye Shuai;Huang Dengshan;Northwestern Polytechnical University Xi’an; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | extreme learning machine bat algorithm fault diagnosis analog circuit |
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