开关电路中的潜在问题进化Petri网分析方法

• 作者: 冀海燕 刘丙杰
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 潜在通路分析 克隆选择算法 Petri网 神经网络集成
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 915-918
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文

摘要

利用神经网络进行潜在通路分析(SCA)由于丢失了系统的结构信息,所以导致分析结果不可靠以及解释困难等问题;为了克服这个缺陷,将学习型Petri网(LPN)用于SCA;但是传统LPN有两个缺陷:(1)都是针对无回路PN模型,这不符合实际情况;(2)大部分都是利用BP算法进行学习,带来BP算法固有的缺陷;针对这两个缺陷,提出基于克隆选择算法(CSA)的LPN (CSAL-PN);首先对系统进行PN建模,然后利用CSA训练PN,使得PN既可以学习先验知识又可以利用系统的结构信息;为了提高LPN的泛化能力,引入了神经网络集成;具体方法就是将训练的所有抗体作为集成中的个体,然后通过简单加权集成输出;文章还提出了带回路的学习型PN不陷入死锁的充要条件;最后用CSALPN对一个典型的电路进行SCA;统计结果证实了该方法可以有效发现开关电路的潜在通路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冀海燕	海军潜艇学院导弹兵器系	23	65	4.0	7.0
2	刘丙杰	海军潜艇学院导弹兵器系	54	208	8.0	13.0