首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用
引用本文:陈龙,于盛林.遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用[J].计算机仿真,2007,24(9):293-296.
作者姓名:陈龙  于盛林
作者单位:南京航空航天大学自动化学院,江苏,南京,210016
摘    要: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.

关 键 词:故障诊断  神经网络  遗传算法  模拟电路  遗传神经网络  模拟电路故障诊断  应用  Algorithm  Genetic  Fault  Diagnosis  Circuit  Analog  局部  收敛速度  泛化能力  步数  训练  仿真结果  实验  精确搜索  空间对  实数编码的遗传算法  改进  随机
文章编号:1006-9348(2007)09-0293-04
修稿时间:2006-08-28

Genetic Algorithm (GA) Optimized BP Neural Networks for Analog Circuit Fault Diagnosis
CHEN Long,YU Sheng-lin.Genetic Algorithm (GA) Optimized BP Neural Networks for Analog Circuit Fault Diagnosis[J].Computer Simulation,2007,24(9):293-296.
Authors:CHEN Long  YU Sheng-lin
Affiliation:College of Mechanical Automation Engineering, NUAA, Nanjing Jiangsu 210016, China
Abstract:Fault diagnosis is of great importance to quick recovery.This paper presents an intelligent diagnosis method based on genetic algorithm(GA) optimized BP Neural Networks.The method adopts an improved genetic algorithm based on real-coding.The simulation results indicate that the genetic algorithm(GA) optimized BP Neural Networks tran's epoch decrease,and generalization ability has been enhanced.It overcomes the shortcomings of traditional BPNN,such as low convergence speed,easy to fall into the local minimum points.
Keywords:Fault diagnosis  Neural networks  Genetic algorithm  Analog circuit
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号