原文服务方: 中国机械工程       
摘要:
极限学习机(extreme learning machine,ELM)的分类性能受随机产生的输入权值和隐层阈值的影响,为此,提出一种改进的混沌粒子群算法(ICPSO),用以优化输入权值和阈值,得到基于ICP-SO优化的ELM故障诊断模型.仿真和实验结果表明,ICPSO算法改善了ELM网络的学习效率和诊断精度,可有效应用于故障诊断.
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文献信息
篇名 基于ICPSO优化的极限学习机在故障诊断中的应用
来源期刊 中国机械工程 学科
关键词 极限学习机 改进混沌粒子群算法 故障诊断 液压阀
年,卷(期) 2013,(20) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 2753-2757
页数 5页 分类号 TP206.3
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2013.20.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李洪儒 81 640 11.0 22.0
2 许葆华 44 316 10.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
极限学习机
改进混沌粒子群算法
故障诊断
液压阀
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
中国机械工程
月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市洪山区南李路湖北工业大学
1990-01-01
中文
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
0
总被引数(次)
206238
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