【摘 要】
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将模糊神经网络与遗传算法结合起来用于电力电子电路的故障检测和诊断,阐述了基本设计思想和算法实现过程.由于模糊神经网络不需要对象的准确模型,利用网络的拓扑结构和权值
【机 构】
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武汉理工大学计算机学院(湖北武汉)
【出 处】
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第14届中国过程控制会议暨第3届全国技术过程的故障诊断与安全性学术会议
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将模糊神经网络与遗传算法结合起来用于电力电子电路的故障检测和诊断,阐述了基本设计思想和算法实现过程.由于模糊神经网络不需要对象的准确模型,利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性映射,并且使网络中的权值有了明显的意义.对权值的学习采用遗传算法,可避免原有BP算法极易陷入局部最优的缺点,利用遗传算法获得全局最优解.应用结果表明了该方法的有效性,漏检率和误检率达到预定要求.
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