吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2014年
6期
637-645
,共9页
蚁群算法%神经网络%变压器%故障诊断
蟻群算法%神經網絡%變壓器%故障診斷
의군산법%신경망락%변압기%고장진단
ant colony algorithm%neural network%transformer%fault diagnosis
针对蚁群算法收敛速度慢的问题,提出了一种改进方法,通过为蚁群算法增加一种收敛因子,使其在信息素的全局更新中为每次迭代产生的最优路径赋予额外的信息素增量,降低了算法陷入局部最优解的可能性.分析了改进蚁群算法的收敛性,并对其寻优能力进行了测试,结果表明,改进蚁群算法具有较强的寻优能力和较快的收敛速度.用改进蚁群算法优化神经网络并将其应用于变压器的故障诊断,与BP神经网络诊断结果对比,蚁群算法优化神经网络具有更快的收敛速度和更高的诊断精度.
針對蟻群算法收斂速度慢的問題,提齣瞭一種改進方法,通過為蟻群算法增加一種收斂因子,使其在信息素的全跼更新中為每次迭代產生的最優路徑賦予額外的信息素增量,降低瞭算法陷入跼部最優解的可能性.分析瞭改進蟻群算法的收斂性,併對其尋優能力進行瞭測試,結果錶明,改進蟻群算法具有較彊的尋優能力和較快的收斂速度.用改進蟻群算法優化神經網絡併將其應用于變壓器的故障診斷,與BP神經網絡診斷結果對比,蟻群算法優化神經網絡具有更快的收斂速度和更高的診斷精度.
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