一种用于故障诊断的演化小波神经网络

• 作者: 谢平
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 小波神经网络 演化算法 遗传优化 控制算子
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 742-745
• 页数: 4页
• 分类号: TP806+.3
• 字数: 4441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2003.06.026

摘要

针对小波神经网络实现故障模式识别时存在的"维数灾"问题,提出了利用遗传算法在小波网络的学习过程中优化网络结构的方法,可有效减少小波基元,加速收敛.同时为提高遗传优化的收敛速度和精度,避免"早熟"现象,采用基于实数编码的遗传算法.给出了各个控制算子的自适应调整策略,并设计了增加和删除操作对遗传算法进行改进.仿真结果证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢平	燕山大学电气工程学院	84	659	15.0	21.0