遗传优化LVQ神经网络在设备故障诊断系统中的应用 作者: 闫俊伢 黄文准 王晓楠 来源:机床与液压 日期:2021-08-27 人气: 关键词: 遗传算法 LVQ神经网络 故障诊断 竞争层 标准差 版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。 信息 资料大小 640KB 文件类型 PDF 语言 简体中文 资料等级 ☆☆☆☆☆ 下载次数 简介 为了提高设备故障诊断的准确度,采用LVQ神经网络来完成设备故障定位及识别,并借助遗传算法求解LVQ神经网络权重初始值。在设备故障诊断的建模过程中,根据实际故障情况和故障常见类别建立LVQ神经网络的设备故障诊断模型,充分挖掘LVQ神经网络在机械设备故障诊断细粒度的优势,为了防止因为故障细粒度诊断而造成收敛过慢的情况,对LVQ神经网络的权重和阈值初值进行遗传算法求解,然后在进行LVQ神经网络的迭代训练,得到稳定的LVQ神经网络故障诊断模型。经过实验证明,相比于传统的LVQ神经网络算法,采用基于遗传算法优化LVQ神经网络的设备故障分类,分类准确度更高,训练时间更快。 进入下载地址列表 标签: 神经网络 点赞 收藏 上一篇 下一篇 相关论文 发表评论 请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。 中立 好评 差评 用户名: 验证码: 匿名? 发表评论 最新评论
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