一种煤矿带式输送机故障诊断方法

针对煤矿带式输送机故障种类繁多且各征兆存在交叉,严重影响故障诊断的时效性和可靠性的问题,提出了一种煤矿带式输送机故障诊断方法。该方法采用粗糙集与神经网络相结合的故障诊断技术,通过粗糙集属性约简算法优化输入的故障征兆集,得到最优约简集;将约简后的最小条件属性集输入BP神经网络进行合理训练,经过不断学习优化,最终得到诊断决策规则;将约简的相应测试征兆属性样本输入训练好的网络进行故障诊断,判别出相应故障。仿真结果表明,该方法能够充分删除冗余信息,加快网络训练速度,提高带式输送机故障诊断精度。     

基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能决策方法

针对多属性决策中的高维、非线性问题,提出一种基于粗糙集和粒子群优化神经网络的智能多属性决策方法.该方法利用粗糙集对多属性决策问题的条件属性进行约简,利用粒子群算法训练神经网络的权重和阈值形成粒子群优化神经网络模型,约简后的属性数据进入粒子群优化神经网络的智能决策系统.实证结果表明,该方法具有较好的泛化能力,与标准支持向量机、遗传神经网络等方法相比,该方法具有一定的优势.     

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.     

基于粒子群神经网络线控转向故障诊断的研究

改进的自适应粒子群优化算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值来调整惯性权重和阈值系数,以及对粒子速度与位置进行更新,该算法兼顾全局寻优和局部寻优,有效地避免早熟收敛.使用改进的自适应粒子群优化算法训练神经网络,并根据汽车线控转向系统构建故障诊断模型.实验结果表明:与传统的粒子群优化算法、遗传算法训练神经网络相比,基于改进的自适应粒子群优化算法的神经网络能够有效改善神经网络的训练效率,加快了收敛速度,提高故障模式识别的准确率.     

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.     

基于粒子群算法的RBF网络参数优化算法

针对神经网络的一些缺陷,研究神经网络基于粒子群优化的学习算法,将粒子群优化算法用于RBF神经网络的学习训练。提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基（RBF）网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。     

基于RSOPNN的无线传感器网络节点故障诊断算法

针对无线传感器网络节点故障诊断中存在的冗余故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题,提出基于粗糙集-优化概率神经网络的无线传感器网络节点故障诊断算法（简称RSOPNN）。通过粗糙集从故障样本属性集合中求解故障诊断属性约简,从而去除冗余故障属性,降低冗余属性、噪声数据对故障诊断的影响,节省能耗。对于多个属性约简选择,以属性间的相关程度作为度量标准,代替常规的主观选择,从多个约简中确定最优故障诊断属性约简,解决主观选择的不合理性。以最优的故障诊断属性重构故障样本,作为优化概率神经网络的输入,建立故障分类模型,从而对故障进行诊断。实验结果表明,在不同的数据可靠性下,RSOPNN方法能够有效删减样本中的冗余属性和噪声数据,保持高效的故障诊断水平,符合无线传感器网络的需求。     

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。     

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。     

基于粗糙集遗传神经网络的柴油机故障诊断

提出一种基于粗糙集和遗传算法的BP神经网络故障诊断方法,解决基本BP网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部极小值问题.运用粗糙集理论对训练样本进行属性约简,简化BP网络输入维数.设计2次遗传算法训练BP网络,第一次优化神经网络隐含层节点个数,第二次在神经网络结构确定的情况下,优化网络连接权值.以柴油机进、排气阀故障为例,应用提出的方法进行仿真,仿真结果证明了该方法能够优化神经网络结构,提高故障诊断速度和准确率.     

改进PSO优化RBF的网络安全态势预测研究

针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法(PSO)来优化径向基函数(RBF)神经网络.首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减,在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力;其次,通过权重因子的调节自动寻优,并将搜寻到的全局最优值解码成RBF的网络参数;最后,通过优化的RBF网络进行网络安全态势预测.仿真实验表明,改进后的算法能较准确地预测网络安全态势.与BP算法和RBF算法相比,本文算法在预测精度上有所提高,同时收敛速度加快,能达到更好的预测效果.     

Hyperchaos synchronization using PSO-optimized RBF-based controllers to improve security of communication systems

This paper studies the Lorenz hyperchaos synchronization and its application to improve the security of communication systems. Two methods are proposed to synchronize the general forms of hyperchaotic systems, and their performance in secure communication application is verified. These methods use the radial basis function (RBF)-based neural controllers for this purpose. The first method uses a standard RBF neural controller. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to derive and optimize the parameters of the RBF controller. In the second method, with the aim of increasing the robustness of the RBF controller, an error integral term is added to the equations of RBF neural network. For this method, the coefficients of the error integral component and the parameters of RBF neural network are also derived and optimized via PSO algorithm. For better comparison, the proposed methods and an optimal PID controller optimized by PSO are applied to the Lorenz hyperchaotic system for secure communication. Simulation results show the effectiveness and superiority of the proposed methods in both performance and robustness in comparison with the PID controller.     

基于能耗优化的深海电动机械臂轨迹规划

由于深海电动机械臂动力学模型较为复杂,难以基于动力学模型构建精确的能耗优化目标函数,因此,本文提出一种利用径向基函数（RBF）神经网络构建机械臂功耗模型的方法．首先,利用机械臂水下运动实验数据集训练所构建的RBF神经网络．利用基于该神经网络的功耗模型,结合机械臂关节空间轨迹规划多项式,建立机械臂能耗目标函数．然后,采用自适应粒子群优化（PSO）算法求解最优轨迹参数．结果显示,RBF功耗网络均方根误差（RMSE）为20.89 W;经过优化的轨迹的能耗比实验轨迹的能耗均值降低410.8 J（18.3%）．实验结果表明基于自适应PSO算法的轨迹规划方法实现了能耗优化的目标．     

一种改进PSO优化RBF神经网络的新方法

为了克服神经网络模型结构和参数难以设置的缺点,提出了一种改进粒子群优化的径向基函数(RBF)神经网络的新方法.首先将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定,同时对引入适应度值择优选取的原则对基本粒子群算法进行改进,采用改进粒子群(IMPSO)算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化,合理的确定了RBF神经网络的隐层结构.将改进PSO优化的RBF神经网络应用于非线性函数逼近和混沌时间序列预测,经实验仿真验证.与基本粒子群(PSO)算法,收缩因子粒子群(CFA PSO)算法优化的RBF神经网络相比较,其在识别精度和收敛速度上都有了显著的提高.     

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。     

一种应用ARPSO优化RBF神经网络的方法

针对径向基函数神经网络参数难以设置以及因此而导致的网络隐层结构不明朗的问题,提出了一种应用控制种群多样性的微粒群（ ARPSO）优化径向基函数神经网络（ RBF）的方法。通过引入“吸引”和“扩散”因子对基本微粒群算法进行改进,并将改进的微粒群算法用于RBF聚类半径的优化,进而能够合理地确定RBF的隐层结构。将用ARPSO优化的RBF神经网络应用于非线性函数逼近,经实验仿真验证,与基本微粒群（ PSO）算法、收缩因子微粒群（ CFA PSO）算法优化的RBF神经网络相比较,在收敛速度和识别精度上有了显著的提高。     

基于粗糙集和D-S证据理论的信息融合技术应用研究

针对井下信息量大、噪声多、参数多、动态等特征,提出了一种基于粗糙集数据挖掘和D-S证据理论优化信息融合技术的矿井环境监测方法。采用粗糙集对井下信息进行预处理;利用径向基函数(RBF)神经网络建立了井下环境识别模型;利用D-S证据理论进行两级融合决策,并对井下安全状况进行判断。仿真结果表明:该方法提高了井下信息的识别和决策效果,极大地降低了不确定性。     

一种井下配电网故障测距方法

针对采用随机选取法、K-均值聚类法确定RBF神经网络隐含层节点中心和宽度只能得到局部最优解、基本粒子群优化算法易发生早熟收敛且对于某些函数优化精度差的问题,提出了将惯性权重模型和收敛因子模型相结合的改进的粒子群优化算法;针对煤矿井下配电网发生单相接地故障后定位困难、传统的故障测距方法存在可靠性差、测距精度低的问题,提出了采用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络进行井下配电网单相接地故障测距的方法。仿真结果表明,经改进的粒子群优化算法优化的RBF神经网络的测距精度高于RBF神经网络,能够实现故障点的准确、可靠定位。     

A forecasting method of forest pests based on the rough set and PSO-BP neural network

In order to improve the forecasting accuracy of the occurrence period of insect pests, this paper proposes a kind of forecasting method based on the combination of rough set theory and improved PSO-BP neural network. It takes insect pests of Euphrates poplar forests as the object of study. First, an attribute reduction algorithm of rough set is used to eliminate redundancy attributes. Input factors of the forecasting model of insect pests (temperature, humidity and rainfall) can be reduced from sixteen to eight. Then, particle swarm optimization (PSO) algorithm is improved using the inertia weight, and weights and thresholds of BP neural network are optimized using the improved PSO algorithm. Finally, the forecasting model of insect pests is established using rough set and an improved PSO-BP network. The test results show that rough set theory can effectively reduce the feature dimension and the improved PSO algorithm can reduce the iteration times, with an average accuracy of 94.8 %. This method can provide the technical support for the prevention and control of the insect pests of the Euphrates poplar forests.     

基于PSO-RBF神经网络的模拟电路诊断*

为了提高径向基神经网络(radial basis funtion neural network,RBFNN)进行模拟电路故障诊断的速度与准确性,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化RBFNN的故障诊断方法。该方法利用PSO优化RBFNN的结构参数,克服了神经网络中模型结构和参数难以设置的缺点,避免了参数选择的盲目性;同时对模拟电路的响应信号采用小波包分解,提取有效故障特征。仿真结果表明,方法具有更高的诊断精度和更快的收敛速度,能有效地实施模拟电路的故障定位。