电子设计工程
電子設計工程
전자설계공정
ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING
2014年
24期
4-7
,共4页
神经网络%萤火虫算法%BP算法%轴承故障
神經網絡%螢火蟲算法%BP算法%軸承故障
신경망락%형화충산법%BP산법%축승고장
neural network%firefly algorithm%BP algorithm%bearing fault
针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络.在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开局部极值点,得到优化后的神经网络初始权值后,利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练.轴承故障实验表明,萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升,故障识别率最高达到99.47％.
針對BP神經網絡訓練過程易陷入跼部極值導緻訓練誤差收斂速度慢的問題,提齣將具有全跼尋優的螢火蟲算法,結閤BP算法共同訓練神經網絡.在本質上,螢火蟲BP神經網絡利用螢火蟲算法對神經網絡進行早期訓練,避開跼部極值點,得到優化後的神經網絡初始權值後,利用BP算法的跼部尋優特性對網絡做進一步精細訓練.軸承故障實驗錶明,螢火蟲BP神經網絡的訓練誤差收斂速度相比BP神經網絡、螢火蟲神經網絡顯著提升,故障識彆率最高達到99.47％.
침대BP신경망락훈련과정역함입국부겁치도치훈련오차수렴속도만적문제,제출장구유전국심우적형화충산법,결합BP산법공동훈련신경망락.재본질상,형화충BP신경망락이용형화충산법대신경망락진행조기훈련,피개국부겁치점,득도우화후적신경망락초시권치후,이용BP산법적국부심우특성대망락주진일보정세훈련.축승고장실험표명,형화충BP신경망락적훈련오차수렴속도상비BP신경망락、형화충신경망락현저제승,고장식별솔최고체도99.47％.
