贝叶斯正则化的LMBP神经网络在电气检测系统中的应用

• 作者: 侯润明 侯远龙 吕明明 王超
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电气系统 故障识别 贝叶斯正则化 LM算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化/Electric and Automation
• 页码范围: 184-188
• 页数: 5页
• 分类号: TP274+.5
• 字数: 3685字
• 语种: 中文

摘要

针对现役某型火箭布雷车上装电气系统存在较多的故障，提出了基于贝叶斯正则化的LMBP( levenberg marquardt back propagation)神经网络故障诊断算法。用基于贝叶斯正则化的LM算法来优化BP神经网络，分别结合小数据和大数据对该神经网络进行分析验证。实验结果表明，该方法收敛速度快，且预测精度高，可以用于电气系统的故障诊断和识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯远龙	南京理工大学机械工程学院	86	403	11.0	17.0
2	王超	南京理工大学机械工程学院	23	74	5.0	7.0
3	侯润明	南京理工大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0
4	吕明明	南京理工大学机械工程学院	3	2	1.0	1.0