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优化卷积神经网络诊断核辐射探测器电路故障
被引量：
1
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作者
杨鹏飞
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第4期772-777,共6页
为提高核辐射探测器电路故障诊断精度,提出了一种麻雀搜索算法(SSA)优化卷积神经网络(CNN)的核辐射探测器电路故障诊断新方法。该方法针对CNN网络参数选取主要依靠经验且对诊断精度有较大影响的实际,以SSA算法为优化算法进行CNN网络参...
为提高核辐射探测器电路故障诊断精度,提出了一种麻雀搜索算法(SSA)优化卷积神经网络(CNN)的核辐射探测器电路故障诊断新方法。该方法针对CNN网络参数选取主要依靠经验且对诊断精度有较大影响的实际,以SSA算法为优化算法进行CNN网络参数自适应选取,从而提高CNN网络诊断性能。通过核辐射探测器电路故障诊断实例对所提的SSA-CNN诊断方法进行了验证分析,结果表明所提方法提高了诊断精度,且比其他几种方法性能更突出。
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关键词
卷积神经网络
麻雀搜索算法
核辐射探测器电路
故障诊断
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职称材料
题名
优化卷积神经网络诊断核辐射探测器电路故障
被引量：
1
1
作者
杨鹏飞
机构
郑州旅游职业学院信息工程学院
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第4期772-777,共6页
基金
河南省科技厅重点研发与推广专项项目(212102210321)。
文摘
为提高核辐射探测器电路故障诊断精度,提出了一种麻雀搜索算法(SSA)优化卷积神经网络(CNN)的核辐射探测器电路故障诊断新方法。该方法针对CNN网络参数选取主要依靠经验且对诊断精度有较大影响的实际,以SSA算法为优化算法进行CNN网络参数自适应选取,从而提高CNN网络诊断性能。通过核辐射探测器电路故障诊断实例对所提的SSA-CNN诊断方法进行了验证分析,结果表明所提方法提高了诊断精度,且比其他几种方法性能更突出。
关键词
卷积神经网络
麻雀搜索算法
核辐射探测器电路
故障诊断
Keywords
convolution neural network
sparrow search algorithm
nuclear radiation detector circuit
fault diagnosis
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
优化卷积神经网络诊断核辐射探测器电路故障
杨鹏飞
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023
1
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