基于遗传模糊神经网络的煤气鼓风机故障诊断
为充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了基于遗传算法的遗传模糊神经网络模型,研究了故障特征参数模糊化处理和利用遗传算法优化神经网络权重的方法,加快了网络收敛速度,提高了收敛精度.在煤气鼓风机故障诊断中的应用表明,遗传模糊神经网络克服了BP算法中存在的网络学习收敛速度慢,以及容易陷入局部极小的问题,有效提高了故障诊断的精度.
煤气鼓风机、模糊处理、神经网络、遗传算法、故障诊断
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TP18(自动化基础理论)
2009-02-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
6079-6081,6093