基于Chwa&Hakimi模型的GA-BPFD算法

摘要：

提出一种Chwa&Hakimi模型下基于遗传算法优化的BPFD算法——GA-BPFD算法.该算法主要分两步:用遗传算法对测试报告进行预处理,得到误差最小的一组BP神经网络权值和偏置值;将所得权值和偏置值作为BP神经网络的初始权值和初始偏置值,用训练完成的神经网络结合测试报告进行系统级故障诊断.详述用于优化BP神经网络的遗传算法的具体步骤,对GA-BPFD算法的时间复杂度进行分析,并进行实验仿真.实验结果表明,相比BPFD算法,GA-BPFD算法具有较高的诊断精度、较低的时间复杂度和良好的泛化能力.

关键词：系统级故障诊断、BP神经网络、BPFD算法、GA算法、GA-BPFD算法、泛化能力

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划基金项目90718008;江苏省自然科学基金项目BK2004119

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2366-2370