遗传算法参数分析及其在故障诊断中的应用

• 作者: 杨风彬 段祥玉 王英敏 高锦宏
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 XOR问题 故障诊断
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 知识管理与工程
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TP206.3
• 字数: 3863字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6864.2009.03.009

摘要

针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,将具有全局搜索能力的遗传算法引入到神经网络的权值优化中.遗传算法优化神经网络模型时,参数选取直接关系到模型优化的效率,在给出一种遗传算法的基础上对相关参数进行了研究分析.并采用Matlab软件编程实现算法,把该算法应用到XOR问题求解中,显示出GA-BP算法的优越性,并通过磨机故障诊断实例验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王英敏	河北工程大学水电学院	4	11	2.0	3.0
2	高锦宏	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	11	37	4.0	6.0
3	杨风彬	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	2	9	2.0	2.0
4	段祥玉	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	3	8	2.0	2.0