本文關鍵詞：基于改進的粗糙集和神經網絡的WSN故障診斷

  更多相關文章： 故障診斷 粗糙集 歸納屬性約簡算法 徑向基函數(shù) 人工神經網絡 無線傳感器網絡

【摘要】：綜合粗糙集理論和人工神經網絡的優(yōu)點,提出了改進的粗糙集理論算法,并結合人工神經網絡,實現(xiàn)了一種無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)節(jié)點智能故障診斷方法。首先基于WSN的應用環(huán)境和故障特征的分析,通過數(shù)據采集、數(shù)據預處理和數(shù)據壓縮來獲得診斷決策表,并利用粗糙集中改進的歸納屬性約簡算法(Improved Inductive Attribute Reduction Algorithm,IIARA)對決策表進行屬性約簡,從而提取對故障診斷貢獻最大的最小故障診斷特征集合,進而確定后端徑向基函數(shù)神經網絡(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的拓撲結構。最后通過網絡訓練建立故障征兆與故障類型之間的非線性映射關系,得到診斷結果。仿真實驗結果顯示,該診斷算法在對WSN節(jié)點進行故障診斷時,可以有效地減少網絡輸入層個數(shù),簡化神經網絡結構,減少網絡的訓練時間,提高模型的診斷準確性。
【作者單位】： 南京航空航天大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 故障診斷 粗糙集 歸納屬性約簡算法 徑向基函數(shù) 人工神經網絡 無線傳感器網絡
【分類號】：TP18;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言WSN是當今國際上備受關注的多學科高度交叉、知識高度集成的前沿熱點研究領域。其通過與其它技術集成,將邏輯上的信息世界與客觀上的物理世界融合在一起,以改變人類與自然界的交互模式。WSN作為一種分布式計算平臺,其節(jié)點易受各種干擾因素擾動而發(fā)生故障。當某些關鍵節(jié)點

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