共 4 条
EMD遗传神经网络方法
被引：5
作者：
许同乐
[1
,2
]
张新义
[2
]
裴新才
[2
]
贾庆轩
[1
]
机构：
[1] 北京邮电大学自动化学院
[2] 山东理工大学机械工程学院
来源：
关键词：
经验模态;
本征模函数;
神经网络;
遗传算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TH165.3 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
针对BP(back propagation)神经网络搜索速度慢、容易陷入局部最小的缺陷,提出了经验模态分解(EMD)遗传神经网络方法,首先用对带噪的信号进行分解,得到信号的各阶本征模函数分量,每个本征模函数分量对应着一个能量不同的频段,即一种故障特征,将各频段能量的特征向量作为优化神经网络的输入样本;其次用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化.利用EMD遗传神经网络方法对滚动轴承多类故障信号进行分析,可提高故障识别能力.
引用
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页数：5
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