基于GAIS-BP网络在故障诊断中的应用

发布时间：2017-09-18 22:48

  本文关键词：基于GAIS-BP网络在故障诊断中的应用

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【摘要】：为提高网络故障诊断的速度和正确率,提出一种用高斯人工免疫系统(GAIS)来优化BP神经网络权值的方法。GAIS采用概率模型替代传统的变异和克隆操作,是一种分布估计算法。由于高斯网络能准确描述变量之间的联系,避免破坏较优解(构造模块),故此概率模型引用高斯网络。GAIS结合高斯网络和人工免疫系统(AIS)的优点,提高寻优的收敛速度。UCI数据集和网络实测数据集验证了GAIS-BP网络比GA-BP网络收敛速度更快,正确率更高。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 高斯人工免疫系统 高斯网络 遗传算法 BP神经网络 网络故障诊断
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言目前在网络故障诊断技术的研究工作中,人工神经网络(ANN)的应用最为普遍,但该算法存在一些缺点,通过积极吸取国外先进理念和技术,来提高网络领域的智能诊断技术。在人工神经网络模型中,BP网络是一种特殊的多层感知机,通常采用梯度下降法迭代优化权值来减小误差函数,将网

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本文编号：877987