文献类型：期刊文章

作　　者：谢春[1] 宋国明[1] 姜书艳[2] 王厚军[2]

机构地区：[1]成都电子机械高等专科学校计算机工程系,成都610031 [2]电子科技大学自动化工程学院,成都610054

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60971036);国防基础科研资助项目(A1420061264)

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：1

起止页码：75-78

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：在小波神经网络(WNN)的模拟电路故障诊断系统中,普遍采用的梯度下降算法在训练时易使网络陷入局部最优,而网络结构的冗余也会造成训练收敛方向偏离全局最优点,降低推广能力和增加误诊率。用自适应遗传算法优化WNN,以克服上述缺陷。采用该方法可简化小波神经网络的结构和优化参数,在滤波器电路的软故障识别中获得满意的效果。与常规的WNN故障诊断方法相比,有效地提高了故障诊断的效率和正确率。

关 键 词：模拟电路 故障诊断  自适应遗传算法 优化  小波神经网络

分 类 号：TP183] TN707]