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摘要:
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练.有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性.最后结合变压器故障诊断实例.在Matlab7.0平台上进行仿真实验.实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用
来源期刊 科学技术与工程 学科 工学
关键词 BP神经网络 小生境遗传算法 非线性映射 遗传操作
年,卷(期) 2012,(23) 所属期刊栏目 计算机技术
研究方向 页码范围 5789-5793
页数 分类号 TP183
字数 3694字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1815.2012.23.022
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 牛晓太 郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系 23 181 8.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
小生境遗传算法
非线性映射
遗传操作
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引文网络交叉学科
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科学技术与工程
旬刊
1671-1815
11-4688/T
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
2001
chi
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