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针对无监督结构故障检测与分类问题,提出了一种基于资源受限人工免疫算法的故障检测与分类方法.该算法将无标签样本数据作为抗体组成人工识别球ARB群体,ARB根据刺激值的大小进行选择、变异和分配B细胞等进化过程来提高ARB的质量,得到能够反映数据结构的记忆ARB网络,实现对实测数据的分类.仿真结果表明,新的网络连接阈值计算方法使网络连接更有效,该算法能够实现有效的故障分类,并且引入Silhouette指标来判断网络稳定性和聚类效果,具有一定的可行性. 相似文献
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针对大型结构的故障检测与分类问题,提出了一种基于GA进化机制的人工免疫算法.该算法将样本结构模式数据作为抗原刺激抗体集合,抗体集合经过选择、交叉、变异、构建最优抗体集合这一进化过程来提高记忆细胞质量,利用训练好的记忆细胞集合实现对实测数据的故障检测与分类.在Benchmark结构模型上的仿真实验结果表明,该算法能实现有效的故障模式识别,且提高了故障分类的成功率,引入了多父体交叉操作,扩大了算法的搜索范围,且能有效利用其他抗体的优良模式,克服了单纯人工免疫算法收敛速度慢的不足. 相似文献
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