原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
BP算法在故障诊断领域已取得广泛应用,但其存在收敛速度慢且容易陷入局部最小值的缺陷,限制了其进一步的发展;ACO (Ant colony optimization)算法是一种模拟进化算法,已很好地应用于解决旅行商和资源两次分配等经典的优化问题,具有启发式收敛、正反馈以及分布式计算等优点;为此,将ACO算法引入BP算法故障诊断方法中,使用ACO算法对BP网络中的参数即权值、阈值以及学习率等进行优化,定义了一种结合ACO算法和BP算法能对故障进行诊断的新算法,并将其应用于具体的故障诊断实例中,最后,通过100组样本中的95组进行训练,并对剩余5组进行故障诊断,实验证明结合ACO算法和BP算法的新算法较传统的仅使用BP算法的诊断方法具有收敛速度快、诊断精确高以及训练性能好的优点.
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文献信息
篇名 基于BP算法和ACO算法的故障诊断推理研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 故障诊断 BP算法 ACO算法 权值
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 自动化测试技术
研究方向 页码范围 1460-1462,1466
页数 分类号 TP319
字数 语种 中文
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故障诊断
BP算法
ACO算法
权值
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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