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基于GAIS-BP网络在故障诊断中的应用
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作者 佘喜萍 田玉玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第2期681-685,共5页
为提高网络故障诊断的速度和正确率,提出一种用高斯人工免疫系统(GAIS)来优化BP神经网络权值的方法。GAIS采用概率模型替代传统的变异和克隆操作,是一种分布估计算法。由于高斯网络能准确描述变量之间的联系,避免破坏较优解(构造模块),... 为提高网络故障诊断的速度和正确率,提出一种用高斯人工免疫系统(GAIS)来优化BP神经网络权值的方法。GAIS采用概率模型替代传统的变异和克隆操作,是一种分布估计算法。由于高斯网络能准确描述变量之间的联系,避免破坏较优解(构造模块),故此概率模型引用高斯网络。GAIS结合高斯网络和人工免疫系统(AIS)的优点,提高寻优的收敛速度。UCI数据集和网络实测数据集验证了GAIS-BP网络比GA-BP网络收敛速度更快,正确率更高。 展开更多
关键词 高斯人工免疫系统 高斯网络 遗传算法 BP神经网络 网络故障诊断
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