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改进BP算法在模糊神经网络中的应用

房振勇 游文虎 冯汝鹏

房振勇, 游文虎, 冯汝鹏等 . 改进BP算法在模糊神经网络中的应用[J]. 北京航空航天大学学报, 2007, 33(11): 1321-1324.
引用本文: 房振勇, 游文虎, 冯汝鹏等 . 改进BP算法在模糊神经网络中的应用[J]. 北京航空航天大学学报, 2007, 33(11): 1321-1324.
Fang Zhenyong, You Wenhu, Feng Rupenget al. Application of improved BP algorithm in fuzzy neural networks[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2007, 33(11): 1321-1324. (in Chinese)
Citation: Fang Zhenyong, You Wenhu, Feng Rupenget al. Application of improved BP algorithm in fuzzy neural networks[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2007, 33(11): 1321-1324. (in Chinese)

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

详细信息
    作者简介:

    房振勇(1970-),男,副教授,黑龙江哈尔滨人,fang_zhenyong@263.net.

  • 中图分类号: TP 18

Application of improved BP algorithm in fuzzy neural networks

  • 摘要: 引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2006-06-19
  • 网络出版日期:  2007-11-30

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