带自适应遗传算子的粒子群神经网络及其应用

被引：12

作者：

夏天 ^{[1
]}

王新晴 ^{[1
]}

梁升 ^{[1
]}

党潇正 ^{[2
]}

王建华 ^{[3
]}

机构：

[1] 解放军理工大学工程兵工程学院

[2] 解放军总后军事交通运输研究所

[3] 解放军汽车管理学院

来源：

解放军理工大学学报(自然科学版) | 2011年 / 12卷 / 01期

关键词：

自适应; 遗传算子; 粒子群; 神经网络; 故障; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

E91 [军事技术基础科学];

学科分类号：

摘要：

为解决神经网络训练中易出现的收敛速度缓慢、陷入局部极小点等问题,提出了一种新的带自适应遗传算子的粒子群神经网络训练算法,通过概率控制,在利用粒子群算法优化神经网络的同时,自适应地对备选粒子进行选择、交叉、变异等遗传操作,最后将算法应用于汽车发动机故障诊断神经网络模型的训练。试验结果显示,本算法继承了遗传算法全局搜索和粒子群算法收敛速度快的优点,能在较少的训练步数内,达到较高的收敛精度,且样本分类正确率比BP算法、遗传算法、粒子群算法显著提高。

引用

页码：70 / 74

页数：5

共 4 条

[1] 粒子群神经网络及其在汽车故障诊断中的应用.[J].夏天;肖云魁;张玲玲;李会梁;程广涛;.军事交通学院学报.2007, 02
[2] 基于模拟退火的粒子群优化算法
高鹰
谢胜利
[J]. 计算机工程与应用, 2004, (01) : 47 - 50
[3] 改进的遗传神经网络在汽车故障诊断中的应用.[J].冯汉生;傅钰;蒋国平;夏天;张玲玲;吴定才;.军事交通学院学报.2006, 01
[4] 汽车故障诊断学.[M].肖云魁编著;.北京理工大学出版社.2006,

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