本文選題：故障檢測(cè)　切入點(diǎn)：蝙蝠算法　出處：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)故障檢測(cè)方式存在的檢測(cè)精度不高、檢測(cè)收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)問題,綜合了蝙蝠算法和擬牛頓法,提出了一種基于差分進(jìn)化蝙蝠算法的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)故障檢測(cè)方法(Quasi Newton-Bat Algorithm,QN-BA).該方式通過搭建濾波模型和殘差模型,結(jié)合擬牛頓法蝙蝠算法得到模型的最優(yōu)解,有效地規(guī)避了現(xiàn)有方式存在的問題.最后通過仿真實(shí)驗(yàn)深入研究了影響該故障檢測(cè)方法的主要因素,并對(duì)比分析了該方法與NPSO-PF(新型粒子群優(yōu)化濾波算法)和LWRLR(變學(xué)習(xí)率變加權(quán)遞推最小二乘算法)的性能,驗(yàn)證了其有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem of low detection accuracy, slow convergence and easy to fall into local optimum, the bat algorithm and the quasi-Newton method are integrated into the existing network system fault detection methods. In this paper, a fault detection method for network system based on differential evolution bat algorithm (DEA) is proposed. The optimal solution of the model is obtained by setting up filter model and residual model and combining quasi-Newton bat algorithm with quasi Newton-Bat algorithm. The existing problems are effectively avoided. Finally, the main factors affecting the fault detection method are studied through simulation experiments. Compared with NPSO-PF (New Particle Swarm Optimization filtering algorithm) and LWRLR (variable Learning rate variable weighted Recursive least Squares) algorithm, the effectiveness of this method is verified.
【作者單位】： 萍鄉(xiāng)學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【分類號(hào)】：TP393

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本文編號(hào)：1570252