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摘要:
针对时差定位法受不同模式波速度差异及波形传播畸变等因素影响的问题,将神经网络技术应用到声发射源定位中.在通常的BP小波神经网络中,BP算法实质上是一种基于梯度下降法的局部搜索算法,易使网络陷入局部最小值而使得搜索成功概率较低.作为改进,利用粒子群算法对小波神经网络中的参数进行优化,然后再利用基于粒子群优化的小波神经网络进行声发射源定位.仿真实验结果表明,选择合适的网络结构和输入参数,粒子群优化算法可以准确定位碰摩位置,且计算更加简单有效,具有良好的应用前景和进一步研究的价值.
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文献信息
篇名 粒子群优化小波神经网络用于碰摩声发射源定位
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 声发射 定位 粒子群优化 小波神经网络
年,卷(期) 2009,(32) 所属期刊栏目 动力机械与工程
研究方向 页码范围 83-87
页数 5页 分类号 TH165
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
声发射
定位
粒子群优化
小波神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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