基于改进禁忌算法和ANN的故障诊断推理

• 作者: 曹风华
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 故障诊断 训练 神经网络 禁忌算法
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 页码范围: 165-169
• 字数: 3033字
• 语种: 中文

摘要

针对 BP 神经网络存在着容易陷入局部极小值且收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进禁忌算法和ANN(Artificial neural network)结合的故障诊断模型.首先对故障诊断模型进行了定义,然后使用训练数据对网络的权值、阀值等参数进行训练,将训练结果作为改进禁忌优化算法的初始解进行全局寻优,对改进的禁忌优化算法进行了定义和描述,最后将全局寻优的结果代入神经网络中,使用测试数据进行故障诊断.通过仿真实验证明文中的方法与未经优化的 ANN 故障诊断模型相比,克服了传统方法的不足,具有诊断精度高、诊断速度快以及收敛速度快的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹风华	内蒙古财经学院计算机信息管理学院	16	107	5.0	10.0