基于遗传算法改进的BP神经网络模型的磨损机制智能识别

• 作者: 李文明 段志和 盛晨兴 程俊 马奔奔
• 来源期刊: 润滑与密封
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 磨粒识别 遗传算法 BP算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: TH117.1|TP301.6
• 字数: 4003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0150.2014.01.005

摘要

通过提取磨粒形状特征参数、颜色特征参数和表面纹理等特征参数对磨粒形态进行量化表征，并以此为输入矢量，引入遗传算法（GA）改进BP神经网络对磨粒进行自动分类识别，建立遗传算法改进的BP神经网络模型，并给出具体的算法实现过程。分别应用遗传算法改进的BP神经网络模型和未引入遗传算法改进的BP神经网络模型对磨粒图像进行智能识别。实验结果表明，遗传算法改进的BP神经网络综合了遗传算法的全局优化和BP算法局部搜索速度快的特点，网络识别率较高，具有较好的全局性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛晨兴		39	141	7.0	10.0
3	李文明		3	5	1.0	2.0
4	程俊	武汉理工大学能源与动力工程学院	6	43	5.0	6.0
10	段志和		2	8	2.0	2.0