蚁群神经网络传感器故障识别法在二次测爆装置中的应用

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针对煤矿井下二次测爆装置中传感器主要故障,提出利用蚁群神经网络故障识别的新方法。通过蚁群算法对数据进行多次寻优,找到理想的权值,再将它们输入BP神经网络系统进行训练。此法有收敛速度快,能防止BP网络陷入局部极小点的优势。最后根据实际矿井情况模拟仿真,实验证明这种方法对比单纯使用BP网络算法,效果显著。 Aimed at the main fault of the sensor in the secondary explosion measuring device in coal mine, a new method of fault identification using ant colony neural network is proposed. Ant colony algorithm is used to optimize the data multiple times to find the ideal weight, and then input them into the BP neural network system for training. This method has the advantages of fast convergence, can prevent BP network into a local minimum. Finally, according to the actual situation of the mine simulation, experiments show that this method is compared with the simple use of BP network algorithm, the effect is significant.
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