基于小生境遗传自适应RBFN的歼击机故障认定方法

• 作者: 夏莹 胡寿松
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应RBF神经网络 小生境遗传算法 故障认定 歼击机
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 501-504
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2007.04.018

摘要

在模式识别领域中,如何实现更高精度的分类一直是个核心问题.本文提出了将自适应RBF神经网络与小生境遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类;小生境遗传算法用于寻找最优的网络宽度值.两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的俭省的网络.用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的故障认定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡寿松	南京航空航天大学自动化学院	185	3001	28.0	46.0
2	夏莹	南京航空航天大学自动化学院	2	4	1.0	2.0