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基于改进细菌算法轨道电路室外设备故障分析
引用本文:邢东峰,薛顺然,陈光武,石建强.基于改进细菌算法轨道电路室外设备故障分析[J].计算机仿真,2021,38(8):157-161.
作者姓名:邢东峰  薛顺然  陈光武  石建强
作者单位:兰州交通大学自动控制研究所,甘肃兰州730070;甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,甘肃兰州730070
摘    要:故障检测是近年来的热门话题,大数据环境下,原有算法在计算量和效率上已不能满足当前的需求,智能算法应用越来越广泛,将其应用于故障检测有较好的效果,细菌算法是新兴的全局优化智能算法,但其原有算法有一定的局限性.将细菌算法结合自适应理论,优化了细菌算法中趋化步长和繁殖步骤,对比传统BFO最优值有7个数量级的提高,在收敛性方面提高了一倍,并且将其与贝叶斯网络结构学习相结合解决轨道电路故障诊断的问题.

关 键 词:改进细菌算法  贝叶斯网络  自适应理论  轨道电路  粒子群优化

Outdoor Equipment Fault Detection Based on Improved Bacterial Algorithm
XING Dong-feng,XUE Shun-ran,CHENG Guang-wu,SHI Jian-qiang.Outdoor Equipment Fault Detection Based on Improved Bacterial Algorithm[J].Computer Simulation,2021,38(8):157-161.
Authors:XING Dong-feng  XUE Shun-ran  CHENG Guang-wu  SHI Jian-qiang
Abstract:
Keywords:
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