火箭推进
火箭推進
화전추진
JOURNAL OF ROCKET PROPULSION
2009年
2期
41-45,53
,共6页
遗传算法%BP神经网络%故障检测%全局优化
遺傳算法%BP神經網絡%故障檢測%全跼優化
유전산법%BP신경망락%고장검측%전국우화
将遗传算法与BP神经网络深度交叉融合,即采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行多点优化,而在进化的每一代中随机取少量染色体进行单一BP网络训练,训练结果再返回染色体,经过若干代的进化后得到稳定的权值和闻值,再将它们赋给BP神经网络,作为初始值,按误差前向反馈算法沿负梯度搜索重新训练,最终得到最优解.这种算法既避免BP算法易陷入局部最优解的不足,又克服遗传算法以类似穷举的形式寻找最优解而引起的搜索时间长、速度慢的缺点.并且经过仿真分析,深度交叉遗传BP神经网络的收敛性和故障诊断能力优于传统BP神经网络和单一使用遗传算法,可有效应用于液体火箭发动机故障检测中.
將遺傳算法與BP神經網絡深度交扠融閤,即採用遺傳算法對BP神經網絡的權值和閾值進行多點優化,而在進化的每一代中隨機取少量染色體進行單一BP網絡訓練,訓練結果再返迴染色體,經過若榦代的進化後得到穩定的權值和聞值,再將它們賦給BP神經網絡,作為初始值,按誤差前嚮反饋算法沿負梯度搜索重新訓練,最終得到最優解.這種算法既避免BP算法易陷入跼部最優解的不足,又剋服遺傳算法以類似窮舉的形式尋找最優解而引起的搜索時間長、速度慢的缺點.併且經過倣真分析,深度交扠遺傳BP神經網絡的收斂性和故障診斷能力優于傳統BP神經網絡和單一使用遺傳算法,可有效應用于液體火箭髮動機故障檢測中.
장유전산법여BP신경망락심도교차융합,즉채용유전산법대BP신경망락적권치화역치진행다점우화,이재진화적매일대중수궤취소량염색체진행단일BP망락훈련,훈련결과재반회염색체,경과약간대적진화후득도은정적권치화문치,재장타문부급BP신경망락,작위초시치,안오차전향반궤산법연부제도수색중신훈련,최종득도최우해.저충산법기피면BP산법역함입국부최우해적불족,우극복유전산법이유사궁거적형식심조최우해이인기적수색시간장、속도만적결점.병차경과방진분석,심도교차유전BP신경망락적수렴성화고장진단능력우우전통BP신경망락화단일사용유전산법,가유효응용우액체화전발동궤고장검측중.
