基于改进的粗糙集和神经网络的WSN故障诊断

发布时间：2017-09-11 20:07

  本文关键词：基于改进的粗糙集和神经网络的WSN故障诊断

  更多相关文章： 故障诊断 粗糙集 归纳属性约简算法 径向基函数 人工神经网络 无线传感器网络

【摘要】：综合粗糙集理论和人工神经网络的优点,提出了改进的粗糙集理论算法,并结合人工神经网络,实现了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点智能故障诊断方法。首先基于WSN的应用环境和故障特征的分析,通过数据采集、数据预处理和数据压缩来获得诊断决策表,并利用粗糙集中改进的归纳属性约简算法(Improved Inductive Attribute Reduction Algorithm,IIARA)对决策表进行属性约简,从而提取对故障诊断贡献最大的最小故障诊断特征集合,进而确定后端径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的拓扑结构。最后通过网络训练建立故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,得到诊断结果。仿真实验结果显示,该诊断算法在对WSN节点进行故障诊断时,可以有效地减少网络输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,提高模型的诊断准确性。
【作者单位】： 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 故障诊断 粗糙集 归纳属性约简算法 径向基函数 人工神经网络 无线传感器网络
【分类号】：TP18;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言WSN是当今国际上备受关注的多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。其通过与其它技术集成,将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界融合在一起,以改变人类与自然界的交互模式。WSN作为一种分布式计算平台,其节点易受各种干扰因素扰动而发生故障。当某些关键节点

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