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汽轮发电机组振动故障诊断中的改进BP算法 总被引:8,自引:2,他引:8
针对大型汽轮发电机组振动故障的特点,提出了一种基于误差逼近度渐进收缩学习算法的反向传播(BP)网络诊断模型,给出了BP网络误差函数和新型的权值调整公式,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别。实例结果表明,该算法学习收敛较快,误差曲线平稳,不会引起误差曲线振荡。 相似文献
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在无刷直流电机控制系统中,采用基于熵类误并准则学习算法的BP网络,克服了传统BP算法收敛速度慢,易收敛于局部极小值的缺点,避免了“过学习”的现象,实现了控制系统中电机参数的实时辨识,从而提高了控制系统的性能。 相似文献
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从多层前向神经元网络的BP算法出发,通过计算机仿真发现含有噪声干扰的样本对BP网络的训练会产生不良的影响:①神经元网络的学习速度不易把握;②网络的学习过程不收敛或收敛值会偏移真实的期望输出。文中从本质上对产生这些影响的原因进行了分析,并且进一步揭示了能量函数的选取是使BP算法抗噪声能力差、鲁棒性不强的主要原因。 相似文献
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基于神经网络的水轮发电机组的建模分析 总被引:3,自引:0,他引:3
水轮发电机组是一个具有非线性的复杂受控对象。本文分别采用BP和RBF神经网络模型对水轮发电机组进行动态建模,经MATIAB仿真实验,结果表明用神经网络可方便的建立非线性系统的模型。通过分析比较两种网络动态建模方法,可知采用RBF网络进行建模相对采用BP网络具有明显的优点,RBF所用的学习时间和所用到的神经元个数大大减少,在某种程度上克服了BP网络的训练时间长、训练不完全和容易到达局部极小的缺陷。 相似文献
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针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练。该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高。将这种改进的BP网络算法应用于配电网诊断实例,用这种改进的网络算法进行分类,采用VB语言作为开发工具调用神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,验证了该算法的有效性、正确性。 相似文献
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针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练.该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高.将这种改进的BP网络算法应用于配电网诊断实例,用这种改进的网络算法进行分类,采用VB语言作为开发工具调用神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,验证了该算法的有效性、正确性. 相似文献
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基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型研究 总被引:3,自引:2,他引:3
提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度。选用某电厂300MW机组主给水流量实时数据进行网络训练学习和校核,分析了输入和隐含层节点数、学习样本数和动量因子对模型预测精度的影响。实例分析表明,该模型有较好容错性,能满足火电机组性能分析的要求。 相似文献
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车牌识别系统的设计与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
苏厚胜 《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》2006,(3):103-107
针对某市电子警察的需要设计了车牌识别系统。本方案选用的是基于小波变换的车牌定位和基于改进的BP神经网络的字符识别。用该方法构造的车牌识别系统识别率高、识别速度快、车牌定位准确,在实际运用中取得了良好的运行效果。 相似文献
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遗传算法和神经网络在交通事故预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了BP(误差反向传播算法)和GA(遗传算法)以及GA-BP三种神经网络,并以此分别对道路交通事故进行预测。实验结果表明,基于GA-BP算法的神经网络方法应用于交通事故的预测问题,能采用遗传学习算法优化BP神经网络模型的初始权重,即先利用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。GA-BP神经网络在收敛速度和预测精度等方面均优于BP和GA网络,从而为交通部门的未来事故预测提供了一种新的思路与方法。 相似文献