摘要
可拓神经网络是基于可拓理论和神经网络而设计的一种新的方法,它即充分利用了可拓学定性描述和定量描述的优点,又考虑了神经网络并行结构的特点。它由输入和输出两层可拓神经元构成,在每个输入神经元和输出神经元之间有两个连接权值。然后利用遗传算法全局搜索能力,对建立的可拓神经网络的权值进行优化,在优化过程中利用可拓神经网络输出的正确次数与可拓神经网络输入的样本总数的比值作为适应度函数,染色体根据物元的节域进行实数编码,计算出的可拓距离的最大值对应的物元与样本一致时,输出正确次数累加一次.算法终止条件为误差值达到要求。最后利用该方法开发了励磁系统的故障诊断系统,并对可控硅的缺相故障进行了成功的诊断。试验结果证明,该方法比传统的神经网络具有速度快,准确度高的特点。
Extension Neural Network （ENN） is designed based on genetic algorithm and extensions. It fully uses the advantages of the extension qualitative description and quantitative description, and considers the characteristics of neural network parallel structures. It is composed of input extension neuron and output extension neuron. There are two weights between the input and output neuron. Then the weight of the ENN is trained by genetic algorithm. Finally, the fault diagnosis system of the excitation system is designed based on the ENN, and the lack phase fault of controUable silicon is successfully diagnosed. The experiments prove that the convergence speed and the diagnosis accuracy of ENN are higher than that of traditional neural network.
出处
《计算机仿真》
CSCD
2008年第4期249-252,266,共5页
Computer Simulation
基金
国家自然科学主任基金(60443006)
西蜀电力设备公司合作基金
关键词
遗传算法
可拓神经网络
故障诊断
励磁系统
Genetic algorithm
Extension neural Network
Fault diagnosis
Excitatlon system
作者简介
向长城（1977-），男（土家族），湖北鹤峰人，在读博士，研究方向为人工智能、信息融合。
黄席樾（1943-），男（回族），重庆人，教授，博导，研究方向为人工智能与知识工程，现代集成制造系统等。
殷礼胜（1976-），男（汉族），安徽人，在读博士，人工智能。
杨祖元（1974-），男（汉族），云南宣威人，在读博士，研究方向，信息融合。
