發(fā)布時間：2017-09-18 22:48

  本文關鍵詞：基于GAIS-BP網(wǎng)絡在故障診斷中的應用

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【摘要】：為提高網(wǎng)絡故障診斷的速度和正確率,提出一種用高斯人工免疫系統(tǒng)(GAIS)來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡權值的方法。GAIS采用概率模型替代傳統(tǒng)的變異和克隆操作,是一種分布估計算法。由于高斯網(wǎng)絡能準確描述變量之間的聯(lián)系,避免破壞較優(yōu)解(構造模塊),故此概率模型引用高斯網(wǎng)絡。GAIS結合高斯網(wǎng)絡和人工免疫系統(tǒng)(AIS)的優(yōu)點,提高尋優(yōu)的收斂速度。UCI數(shù)據(jù)集和網(wǎng)絡實測數(shù)據(jù)集驗證了GAIS-BP網(wǎng)絡比GA-BP網(wǎng)絡收斂速度更快,正確率更高。
【作者單位】： 太原理工大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 高斯人工免疫系統(tǒng) 高斯網(wǎng)絡 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 網(wǎng)絡故障診斷
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 0引言目前在網(wǎng)絡故障診斷技術的研究工作中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)的應用最為普遍,但該算法存在一些缺點,通過積極吸取國外先進理念和技術,來提高網(wǎng)絡領域的智能診斷技術。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,BP網(wǎng)絡是一種特殊的多層感知機,通常采用梯度下降法迭代優(yōu)化權值來減小誤差函數(shù),將網(wǎng)

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本文編號：877987