PSO-BP网络模型在柱塞泵故障诊断中的应用

• 作者: 王登铭
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 粒子群算法 BP网络 柱塞泵故障诊断 PSO-BP
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 45-46
• 页数: 2页
• 字数: 1613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2018.11.021

摘要

本文针对BP神经网络存在的一些缺陷,将粒子群算法引入神经网络,通过粒子群算法来优化神经网络的初始权值与阈值.最后分别建立基于柱塞泵故障诊断的PSO-BP网络诊断模型与BP神经网络诊断模型,对比这两种模型的分类精度与迭代收敛速度,实验证明PSO-BP网络在柱塞泵故障诊断方面的性能要优于BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王登铭	东南大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0