基于粗糙RBF神经网络的无线手持器故障诊断算法研究

摘要：

提出了一种将粗糙集与RBF神经网络相结合的故障诊断技术应用于无线手持器,对无线传感器网络节点进行故障诊断,并将RSRBF与常规RBF、RSBP进行比较.首先用粗糙集中的约简算法对WSN中节点故障诊断信息进行约简,然后使用训练样本对神经网络进行训练,最后,使用训练后的神经网络对测试样本进行诊断.在仿真试验中,通过与常规RBF、RSBP比较,结果表明RSRBF网络的训练速度远高于RSBP网络,且比常规RBF具有更高的故障诊断准确率.

关键词：无线传感器网络、故障诊断、粗糙集理论、RBF神经网络

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：5-9,46