基于粗糙集和遗传算法的神经网络模型研究

提出一种基于粗糙集理论和遗传算法的神经网络模型和它的构造方法.该模型先利用粗糙集理论进行属性约简;利用遗传算法优化BP网络参数;用约简结果和优化的BP网络参数进行网络训练.仿真实验结果表明,该模型能简化网络训练样本,优化神经网络结构,提高系统的学习效率和精度.此方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.     

基于粗糙集-BP神经网络的机车滚动轴承故障诊断

论文提出了一种基于粗糙集理论与BP神经网络相结合的机车滚动轴承故障诊断方法.首先对原始故障诊断样本的连续属性进行离散化处理,然后利用粗糙集理论,对条件属性进行约简,删除冗余信息,最后将约简的最小属性集作为BP神经网络的输入,并设计BP神经网络对滚动轴承进行诊断.仿真结果表明粗糙集-BP模型不仅简化神经网络结构,而且提高了收敛速度和故障诊断正确率.     

一种改进的神经网络模型在故障诊断中的应用

利用粗糙集理论对知识的约简能力及神经网络的自学习、自适应能力,构建了粗糙集-神经网络故障诊断模型,并对BP和Elman两种神经网络比较分析。仿真结果表明,与BP结合的方法更能简化神经网络结构,减少网络的训练时间,提高故障诊断的准确率。     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究

通过引入粗糙集理论,利用可辨识矩阵约简算法对故障诊断决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后构造改进的BP神经网络作为粗糙集的后端处理机,构造了基于粗糙集与神经网络的故障诊断模型。仿真结果表明,该方法可以有效地减少输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,在故障诊断中有良好的应用前景。     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要的意义.模拟电路故障诊断有许多方法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.该方法采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原来BP网络随机设定的初始权值和阈值.然后再用改进的BP算法用已由遗传算法确定的空间对网络进行精确搜索.实验仿真结果表明基于遗传算法优化过的神经网络的训练步数得到大大的减少,泛化能力也得到提高.克服了传统BP算法的收敛速度慢,容易陷入局部极小的缺点.     

基于改进遗传BP网络的飞机故障诊断研究

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要意义.针对飞机系统的故障诊断研究,本文提出一种基于改进遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.采用基于实数编码的遗传算法优化神经网路的权值和阀值,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,并通过Matlab仿真.用实例验证了经过优化的BP神经网络的训练步数得到大大减少,准确性有所提高,泛化能力也得到提升,增强了网络的学习能力,具有一定的实用性.     

遗传BP网络在机载雷达故障诊断中的应用研究

对遗传算法优化的BP神经网络在某型机载雷达发射机中故障诊断应用进行了研究,目的是应用遗传算法的全局最优性解决BP神经网络容易陷入局部极小的问题,从而提高BP神经网络的学习速度和精度.通过MATLAB仿真,GA-BP神经网络在发射机故障诊断中网络训练收敛速度和误差精度都明显优于BP网络,进一步验证了遗传BP神经网络学习速度快、预测精度高、泛化效果好,很适合应用于雷达等电子设备的故障诊断.     

遗传神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的不足,提出遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络模拟电路故障诊断方法;充分利用遗传算法全局、并行寻优的能力对BP神经网络的学习过程进行优化,防止神经网络训练时出现收敛速度慢和陷入局部极小等缺陷;在MATLAB平台上编程实现模拟电路故障诊断的仿真实验;仿真结果表明,相对于传统的BP神经网络算法,遗传神经网络算法不仅提高了网络训练收敛速度,而且提高了模拟电路故障诊断平均正确率,为模拟电路智能化诊断提供一种新的思路。     

粗糙集及PSO优化BP网络的故障诊断研究

针对PP神经网络故障诊断存在网络结构复杂、训练时间长、精度不高的问题,将粗糙集、微粒群算法、遗传算法引入到柴油机故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与改进PP神经网络相结合的柴油机故障诊断算法。算法采用自组织映射方法对连续属性离散化,利用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,使用微粒群算法优化PP网络结构,从而缩短训练时间,有效提高故障诊断的准确度。最后用柴油机的实际诊断结果验证了该算法的可行性、快速性和准确性。     

改进神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

研究模拟电路故障诊断准确性问题.电路故障与引起故障因素之间呈高度非线性,传统故障识别方法无法识别其非线性特点,导致传统故障方法的诊断精度低.为了提高电路故障诊断的精度,提出一种遗传算法优化BP神经算法的模拟电路故障诊断方法.首先对故障电路样本进行特征提取和归-化处理,然后采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后利用最优参数BP神经网络对电路故障样本进行训练和建模,获得电路故障诊断结果.在MATLAB平台上对模拟电路故障进行仿真测试,仿真结果表明,与传统模拟电路故障诊断方法相比,提高了模拟电路故障诊断精度,缩短了故障诊断时间,在模拟电路故障中有着广泛的应用前景.     

基于粗糙集和神经网络的柱塞泵故障诊断

针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于粗糙集与神经网络相结合的故障诊断方法,并详细阐述了基于粗糙集与神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统的设计步骤和实现技术。实验结果表明,该方法不仅能优化神经网络的拓扑结构,同时能有效提高轴向柱塞泵故障诊断的精度和效率。     

一种遗传BP网络及其在故障诊断中的应用

针对旋转机械故障自动诊断问题及传统BP网络和遗传算法在进行故障诊断时所存在的缺点,提出了一种改进的遗传BP网络方法,该方法首先利用改进的遗传算法进行粗精度的学习以达到选取初值的效果,然后采用改进的BP算法完成对给定精度的网络学习,建立的网络学习收敛速度快且易于实现。仿真实验证明了该方法对旋转机械故障诊断问题具有良好的适应性。     

Prediction of service life of large centrifugal compressor remanufactured impeller based on clustering rough set and fuzzy Bandelet neural network

In order to predict the service life of large centrifugal compressor impeller correctly, the rough set and fuzzy Bandelet neural network are combined to construct the novel prediction model which can give full play to theirs advantages. The attribute reduction algorithm based rough set and clustering method is firstly designed to optimize the inputting variables of fuzzy Bandelet neural network. And then the prediction model based on fuzzy Bandelet neural network is proposed, the Bandelet function is used as the excitation function of hidden layer and is combined with fuzzy theory to improve the prediction effectiveness of the prediction model. The training algorithm of fuzzy Bandelet neural network is designed based on improved genetic algorithm, the improved genetic algorithm introduces the adaptive differential evolution method into the traditional genetic algorithm, which can effectively optimize the parameters of fuzzy Bandelet neural network. Finally, the original 30 input variables of fuzzy Bandelet neural network are reduced to 9 input nodes based on rough set using 500 remanufacturing impellers as research objects. The service life of remanufacturing impeller is predicted based on three prediction models, and simulation results show that the fuzzy Bandelet neural network optimized by improved genetic algorithm has highest prediction precision and efficiency, which can correctly predict the service life of remanufacturing impeller.     

基于粗糙集人工神经网络的锅炉故障诊断模型

针对锅炉这种大型特种设备,提出了一种基于粗糙集和人工神经网络集成的智能故障诊断方法.该方法先利用Rs理论建立故障决策表,对原始数据进行约简,并按照一定的原则选取多个约简;然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出故障发生程度,研究结果表明:该方法能够正确而且高效地诊断出锅炉中各种部件的故障发生的严重程度.     

基于人工智能技术的不完备信息系统智能诊断方法研究

为了提高不完备信息系统故障诊断的正确性与效率,本文提出一种基于粗糙集理论、蚁群优化算法和RBF神经网络相结合的故障智能诊断方法。该方法首先利用“条件组合补齐算法”对不完备的数据进行完备化处理,再利用粗糙集对条件属性进行知识约简,得到具有最大完备度的最小规则集,接着用蚁群算法优化RBF神经网络的权值,并将最小规则集用于训练RBF神经网络模型,获得故障智能诊断模型。通过实际工程数据验证故障智能诊断模型的有效性,结果表明提出的方法能有效实现系统故障的诊断。     

基于数值型属性约简的SVM网络故障诊断

网络故障的关联性传播可能导致网络故障数据包含大量冗余信息,影响诊断精度和处理效能。该文根据故障数据的特点,将粗糙集理论与支持向量机（SVM）相结合,采用基于邻域粗糙逼近的数值型属性约简算法进行快速高效的故障诊断,避免经典粗糙集理论中离散化误差的影响,缩减数据存储空间,降低SVM训练模型的复杂度,提高训练速度。ROC性能曲线分析结果表明,该方法具有良好的泛化能力。     

概率神经网络故障诊断的粗糙集优化方法

针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法.该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散化,使用粗糙集化简由输入输出属性构成的决策表,利用约简后的输入量重新构建神经网络故障诊断模型,使原有模型得到优化并以柴油机故障诊断为例说明该方法的有效性.