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多层前向神经网络(MLP)的容错性有两种主要的研究方法:改进算法和部件冗余.前一种方法需要耗用大量的学习时间,对大型网络是不适用的.Phatak曾提出了用后一种方法进行MLP的单故障容错的一种网络结构,但是冗余部件数庞大,尤其对于大型网络.本文提出了一种新的冗余体系结构,针对单隐层MLP的单故障容错问题.这种体系结构充分考虑了不同权值的不同重要度,解决了原体系结构的仅值瓶颈问题,可以显著减少冗余部件数,尤其对于大型网络,更具有优越性. 相似文献
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隐层神经元冗余是提高神经网络容错性的一个有效的方法,在神经网络分类器的容错设计中,这一方法得到了良好的效果,对单故障可以做到完全容错.但是这一应用仅仅只能应用于输出层为硬限幅函数的前向网络,并且只证明了对网络中单故障有效.在实际应用中,网络中的各个节点和权值的故障往往是普遍存在的,因此本文提出了一种隐层冗余结构,对普遍故障存在下隐层神经元冗余容错方法做以评估,得出的结论是应用这种隐层神经元冗余结构可以减小网络的全局故障率;并提出了针对一般前向神经网络的实用的隐层神经元容错方法,这种方法可以有效地提高网络在普遍故障下的容错能力. 相似文献
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本文针对传统双冗余容错网络存在切换延时大、容错能力弱的问题,通过分析网络各种故障发生机理及现象,提出一种基于双冗余交换机的容错网络方案,解决了传统双冗余以太网初始启动时间长、切换延时大、部分故障无法处理的顽症,显著地提高了网络容错的能力。 相似文献
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共轭梯度BP算法在Matlab 7.0中的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
应用Matlab 7.0中神经网络工具箱建立BP神经网络的最优化求解方法,采用共轭梯度法对网络的权值和阚值进行优化计算,实现网络权值和阈值的快速计算,为分析神经网络的合理结构提供了必要条件.对BP神经网络的传统梯度下降法与共轭梯度算法进行了仿真.这里通过对算法的训练速度,容错泛化能力等方面加以讨论,多方面印证共轭梯度算法的优越性,仿真结果凸显了训练速度的大幅提高,尤其对训练后网络受损情况下的泛化能力,采用线性回归的方法进行了仿真验证,同样得到满意结果,从新的角度支持了共轭梯度BP算法. 相似文献
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容错技术对于提高VLSI电路的可靠性和成品率十分重要。为实现容错,系统必须提供冗余。本文利用模拟退火、禁忌搜索等现代优化算法求解VLSI系统中基于全局冗余的最优分配问题,并在此基础上提出结合两者优势的混合搜索策略TS^2A。实验结果表明,该方法在搜索质量上优于单一的优化方法。 相似文献
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基于GA与L-M优化算法的变压器故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的BP网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法对BP神经网络进行训练,从而达到加快网络训练速度,避免训练过程陷入局部极小点的目的。最后,详细记录网络的实际输出,并与期望输出做对比研究,最终证实了此网络达到了设计要求,可用于变压器的故障诊断。 相似文献
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一种基于误差变化率的自适应反向传播算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对BP算法存在收敛速度慢的缺点,提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法。异或问题的仿真结果表明,该方法具有较快的收敛速度。 相似文献
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基于改进遗传神经网络模型的通信网络故障识别和告警相关性分析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着通信网络自身规模、带宽和复杂度的不断增加以及用户对网络服务质量要求的不断提高,迫切需要智能化的网络管理系统对当今高速通信网络进行有效和可靠的管理,而故障管理正在变的比以往任何时候都更加困难和重要。当网络产生某一故障或失效时,往往在短时间内产生成千上万个告警信息,因而分析这些告警的相关性也变得更加复杂。现有的一些告警分析系统均在不同程度上存在可扩充能力差,难于应付复杂局面,缺乏学习能力等不足。本文提出了一种基于改进遗传神经网络模型的故障识别和告警相关性分析方法。实验表明,这种方法可克服一般告警相关性分析方法的局限,不仅简单,而且在网络学习和训练效率上也高于传统的BP算法,标准遗传算法和一般的自适应遗传算法。 相似文献
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BP神经网络可以利用其高度的非线性映射和自组织能力有效解决柴油机系统的故障诊断定位问题。但是标准的BP网络有自身无法克服的一系列问题,因此对标准BP网络的学习方法做出改进.并以此理论建立柴油机系统故障诊断的整体模型。为了检验改进理论的准确性,根据柴油机燃油系统的故障建立网络模型并诊断进行检验.MATLAB仿真结果表明,改进算法有效地提高了学习的效率与稳定性,加快了收敛速度,能有效解决故障的诊断与定位.并且具有良好的稳定性。 相似文献
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模拟数字电路故障诊断新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路. 相似文献
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针对传统红外图像的机载电路板芯片故障诊断法诊断率低且无法诊断动态故障的问题,本文提出了一种基于红外温度数据的改进麻雀搜索算法优化BP神经网络(Improved sparrow search algorithm-Back propagation neural networks, ISSA-BPNN)机载电路板芯片故障诊断方法。首先,提取红外热像仪采集的电路板芯片温度数据,建立电路板芯片升温过程中静态、动态、统计特征的特征模型;然后,利用Sine混沌映射初始化麻雀种群分布,利用Levy飞行策略改进发现者种群位置更新公式,将改进后的麻雀搜索算法优化BP神经网络的权值参数;最后,将温度特征模型输入到ISSA-BP神经网络进行训练和测试,从而完成电路板芯片故障诊断。实验采用航电系统电源电路板进行可靠性分析,实验结果表明,该方法在电路板不同工况下综合故障诊断率达到97.84%。 相似文献