计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
2期
681-685
,共5页
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
高斯人工免疫繫統%高斯網絡%遺傳算法%BP神經網絡%網絡故障診斷
고사인공면역계통%고사망락%유전산법%BP신경망락%망락고장진단
Gaussian artificial immune system%Gaussian network%genetic algorithm%BP neural network%network fault diagnosis
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.
為提高網絡故障診斷的速度和正確率,提齣一種用高斯人工免疫繫統(GAIS)來優化BP神經網絡權值的方法.GAIS採用概率模型替代傳統的變異和剋隆操作,是一種分佈估計算法.由于高斯網絡能準確描述變量之間的聯繫,避免破壞較優解(構造模塊),故此概率模型引用高斯網絡.GAIS結閤高斯網絡和人工免疫繫統(AIS)的優點,提高尋優的收斂速度.UCI數據集和網絡實測數據集驗證瞭GAIS-BP網絡比GA-BP網絡收斂速度更快,正確率更高.
위제고망락고장진단적속도화정학솔,제출일충용고사인공면역계통(GAIS)래우화BP신경망락권치적방법.GAIS채용개솔모형체대전통적변이화극륭조작,시일충분포고계산법.유우고사망락능준학묘술변량지간적련계,피면파배교우해(구조모괴),고차개솔모형인용고사망락.GAIS결합고사망락화인공면역계통(AIS)적우점,제고심우적수렴속도.UCI수거집화망락실측수거집험증료GAIS-BP망락비GA-BP망락수렴속도경쾌,정학솔경고.
