基于神经网络求解三值模型下的故障诊断问题

• 作者: 刘怀义 孙丽萍 杨小帆
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 系统级故障诊断 Hopfield神经网络 三值PMC模型 超立方体
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 16-18,177
• 页数: 4页
• 分类号: TP306+.3
• 字数: 2944字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.04.005

摘要

在多处理机系统的系统级故障诊断中,一个重要的研究课题是确定最可能故障处理机集,该问题可以归结为NP—完全的整数线性规划问题.连续Hopfield神经网络能够近似求解最优化问题,因此是解决这类问题的可选路径.文中主要研究如何构建连续Hopfield神经网络,以在三值PMC模型下近似地确定最可能故障集,相比于常用的二值诊断模型,能得到更准确的诊断结果.在超立方体结构上进行了一系列的数值实验,仿真结果表明:该方法具有实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨小帆	重庆大学计算机学院	52	466	12.0	18.0
2	孙丽萍	重庆大学计算机学院	9	43	4.0	6.0
3	刘怀义	重庆大学计算机学院	2	11	2.0	2.0