煤气鼓风机故障模式识别方法研究
为了克服BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小问题,提出了将遗传算法与神经网络相结合用于故障诊断的方法.综合遗传算法的全局搜索性和神经网络的并行快速性等特点,通过使用遗传算法优化神经网络的初始权值达到加快其收敛速度的目的.实例结果表明用遗传算法改进后的神经网络在故障模式识别中是可行有效的.
遗传算法、神经网络、故障诊断
TP183(自动化基础理论)
2009-12-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
41-44
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遗传算法、神经网络、故障诊断
TP183(自动化基础理论)
2009-12-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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