| 基于遗传算法改进的BP神经网络模型的磨损机理智能识别 |
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| 引用本文： | 盛晨兴,程俊,李文明,段志和,马奔奔.基于遗传算法改进的BP神经网络模型的磨损机理智能识别[J].润滑与密封,2014,39(1):24-28. |
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| 作者姓名： | 盛晨兴 程俊 李文明 段志和 马奔奔 |
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| 作者单位： | 高性能船舶技术教育部重点实验室（武汉理工大学）、武汉理工大学能源与动力工程学院;武汉理工大学能源与动力工程学院、西安交通大学润滑理论及轴承研究所;交通运输部南海救助局;高性能船舶技术教育部重点实验室（武汉理工大学）、武汉理工大学能源与动力工程学院;高性能船舶技术教育部重点实验室（武汉理工大学）、武汉理工大学能源与动力工程学院 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA110202);武汉理工大学自主创新研究基金项目. |
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| 摘 要： | 通过提取磨粒形状特征参数、颜色特征参数和表面纹理等特征参数对磨粒形态进行量化表征,并以此为输入矢量,引入遗传算法(GA)改进BP神经网络对磨粒进行自动分类识别,建立遗传算法改进的BP神经网络模型,并给出具体的算法实现过程。分别应用遗传算法改进的BP神经网络模型和未引入遗传算法改进的BP神经网络模型对磨粒图像进行智能识别。实验结果表明,遗传算法改进的BP神经网络综合了遗传算法的全局优化和BP算法局部搜索速度快的特点,网络识别率较高,具有较好的全局性。
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| 关 键 词： | 特征提取 磨粒识别 遗传算法 BP算法 神经网络 |
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