装备制造技术
裝備製造技術
장비제조기술
EQUIPMENT MANUFACTURING TECHNOLOGY
2010年
2期
8-10
,共3页
高宪军%张杰%洪俞%程国晓
高憲軍%張傑%洪俞%程國曉
고헌군%장걸%홍유%정국효
神经网络%遗传算法%技术
神經網絡%遺傳算法%技術
신경망락%유전산법%기술
为克服传统BP算法的收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术:采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用BP算法对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明,用此法优化过的神经网络的训练步数明显减少,诊断准确率达91.7%,泛化能力也得到提高.
為剋服傳統BP算法的收斂速度慢和容易陷入跼部極小值的缺點,提齣瞭一種基于遺傳算法優化的BP神經網絡智能診斷技術:採用基于實數編碼的遺傳算法優化神經網絡權值和閾值,代替瞭原BP網絡隨機設定的初始權值和閾值,然後再用BP算法對網絡進行精確搜索.實驗倣真結果錶明,用此法優化過的神經網絡的訓練步數明顯減少,診斷準確率達91.7%,汎化能力也得到提高.
위극복전통BP산법적수렴속도만화용역함입국부겁소치적결점,제출료일충기우유전산법우화적BP신경망락지능진단기술:채용기우실수편마적유전산법우화신경망락권치화역치,대체료원BP망락수궤설정적초시권치화역치,연후재용BP산법대망락진행정학수색.실험방진결과표명,용차법우화과적신경망락적훈련보수명현감소,진단준학솔체91.7%,범화능력야득도제고.
