遗传BP网络在机载雷达故障诊断中的应用研究

对遗传算法优化的BP神经网络在某型机载雷达发射机中故障诊断应用进行了研究,目的是应用遗传算法的全局最优性解决BP神经网络容易陷入局部极小的问题,从而提高BP神经网络的学习速度和精度.通过MATLAB仿真,GA-BP神经网络在发射机故障诊断中网络训练收敛速度和误差精度都明显优于BP网络,进一步验证了遗传BP神经网络学习速度快、预测精度高、泛化效果好,很适合应用于雷达等电子设备的故障诊断.     

基于遗传优化神经网络的故障诊断研究

针对BP神经网络具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，利用具有全局搜索能力的遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，并用遗传优化BP网络实现故障诊断。基于MATLAB实现该算法，仿真实验表明，该算法具有明显的优越性，可以避免BP算法的不足，极大地提高了网络的学习性能，具有一定的实用性。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点.     

基于遗传算法的BP神经网络技术的应用

针对BP网络的不足,提出了基于遗传算法的神经网络技术。将两者有机的融合在一起,充分利用了GA算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,加快了收敛速度,提高了收敛精度,将其应用于高速公路动态称重系统的神经网络控制器的训练中,取得了较好的效果。     

一种自适应遗传BP神经网络模型研究及应用

如何更有效地提高神经网络的收敛速度和收敛质量。基于遗传算法的全局搜索和BP神经网络局部精确搜索的特性,提出一种自适应遗传BP神经网络模型,该模型的主要算法是先采用一种自适应遗传算法优化BP网络初始权重。而后再进行BP网络的训练过程。最后并研究如何利用该模型进行三级跳远成绩预测。实验结果表明该方法优于传统BP算法。有利于提高网络的收敛性以及学习能力,可在一定程度上提高三级跳远成绩预测的准确率,具有一定的实用价值。     

基于遗传算法和BP网络的物体识别方法

目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大.结合遗传算法的神经网络方法,充分利用GA的全局搜索能力、BP算法的局部搜索能力和鲁棒性强的特性,提出了一种用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新编码方案进行物体识别方法.仿真结果表明,该方法既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又加快GA.BP网络的收敛速度,提高收敛精度且识别率较高,从而验证了该方法的有效性.     

基于实数编码遗传算法的混合神经网络算法

该文比较了神经网络与遗传算法的特点,提出了一种融合遗传算法和BP算法的神经网络算法设计。该方法采用了基于实数编码的改进遗传算法来替代随机设定神经网络的初始权阈值,然后由改进的LMBP算法在已由遗传算法确定了的搜索空间中对网络进行精确训练。仿真结果表明神经网络的逼近能力和泛化能力得到了综合提高,能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,确保了快速达到全局收敛,克服了传统BP算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷。     

改善遗传神经网络收敛性的研究

针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(Hybrid Intelligence learning algorithm),简称HI算法,并将其应用到优化多层前馈型神经网络连接权问题。对该算法进行了设计和实现,从理论和实际两方面证明混合智能学习法神经网络与BP神经网络和基于遗传算法的神经网络相比有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度。     

基于优化RBF网络的提升机故障诊断方法

传统径向基神经网络在全局搜索能力和收敛速度上存在不足,本文将遗传算法和模拟退火算法相结合,利用构造的GA-SA混合算法优化RBF网络结构和权值参数,通过对兖州矿业集团济三煤矿提升机故障数据进行的仿真结果表明,优化网络在有效防止传统网络陷入局部最优的同时显著提高了网络收敛速度和搜索效率,网络故障诊断速度和精度均得到显著提高,为矿井提升机故障诊断提供了一种新方法。     

AFSA＋PSO混合算法在BP网络故障诊断中的应用

提出一种基于人工鱼群算法和粒子群算法混合训练BP网络的故障诊断系统.采用人工鱼群算法和粒子群算法结合算法训练神经网络权值,局部搜索速度快且保证全局收敛,有效克服了传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极值的缺点.将该网络用于齿轮箱故障诊断,并与传统BP模型用于故障诊断结果进行了比较,取得了较好的效果.     

基于免疫神经网络的故障诊断方法研究

设计了一种免疫神经网络故障诊断方法,将神经网络权值进行编码作为抗体,将网络误差作为抗原,算法首先利用免疫算法的全局收敛特性,对网络权值进行全局搜索,然后再利用BP算法的局部搜索性能对网络权值进行局部搜索;以抽油机井为对象进行了仿真研究,并与BP神经网络故障诊断方法进行比较分析,表明免疫神经网络故障诊断方法能够有效避免陷入局部极小值的现象,并且在一定程度上加快了算法的运行速度。     

基于模糊BP神经网络的模拟电路实时故障诊断

以进行模拟电路实时故障诊断为主要目的,对BP神经网络故障字典法进行了深入研究,针对传统BP算法收敛速度慢、易产生局部最优等不足,采用神经网络与模糊理论相结合的方法,根据模式识别原理实现模拟电路故障的实时诊断。实验结果表明:该算法在网络收敛速度和识别精度上较传统的BP算法均有明显的改善。     

基于数值优化的改进BP算法在旋转机械故障诊断中的应用

机械设备的安全运行对企业的现代化生产至关重要,因而对故障机械的诊断近年来受到了普遍关注,而神经网络具有分辨原因及故障类型的能力,在故障诊断领域中得到了广泛应用.本文针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种基于数值优化方法的改进BP算法,应用改进的BP算法对旋转机械故障进行诊断研究,结果表明,加快了网络的收敛速度.证明该算法比BP算法精度更高且收敛速度更快.     

基于遗传优化BP网络的汽轮发电机故障诊断

针对汽轮发电机组的振动故障诊断的特点,分析了BP网络和遗传算法原理和缺陷.为了克服BP算法中存在的网络学习速度慢,容易陷入极小的问题,在运用改进遗传算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组故障识别.实验数据表明,该算法可以克服BP网络的不利影响,完成故障信号分析,收敛速度快,能有效地识别故障,具有一定的参考价值.     

Locally Linear Back-propagation Based Contribution for Nonlinear Process Fault Diagnosis

This paper proposes a novel locally linear back-propagation based contribution (LLBBC) for nonlinear process fault diagnosis. As a method based on the deep learning model of auto-encoder (AE), LLBBC can deal with the fault diagnosis problem through extracting nonlinear features. When the on-line fault diagnosis task is in progress, a locally linear model is firstly built at the current fault sample. According to the basic idea of reconstruction based contribution (RBC), the propagation of fault information is described by using back-propagation (BP) algorithm. Then, a contribution index is established to measure the correlation between the variable and the fault, and the final diagnosis result is obtained by searching variables with large contributions. The smearing effect, which is an important factor affecting the performance of fault diagnosis, can be suppressed as well, and the theoretical analysis reveals that the correct diagnosis can be guaranteed by LLBBC. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed method are verified through a nonlinear numerical example and the Tennessee Eastman benchmark process.      

一种改进的BP算法在实际应用中的研究

该文在应用BP网络诊断电厂制粉系统故障的研究中,采用一种改进的学习算法,即对BP网络权值的优化方法上进行了改进,并经制粉系统故障诊断的仿真试验证明,这种改进的BP算法能有效地解决网络学习时易陷入局部极小值的问题,提高网络的学习速度和诊断精度。     

改进的遗传BP网络在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械故障的复杂性和相关性,本文采取改进的遗传BP网络算法进行诊断.首先利用遗传算法对BP网络的初始权值和偏置值进行优化,然后采取改变学习速度的方法对BP算法进行了改进,很好地解决了传统BP算法的学习收敛速度慢和产生局部极小的问题.通过样本训练和故障诊断分析,该算法在速度和精度上都有很大的提高.     

优化的BP网络在抽油井故障诊断中的应用研究

抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标。BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快。