应用混合种群遗传神经网络的精梳毛纺工艺参数反演模型 被引量：7

1

作者 杨建国 熊经纬 +1 位作者 徐兰 项前 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期149-154,共6页

针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、反演精度低等问题,以及标准遗传算法(SGA)应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗... 针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、反演精度低等问题,以及标准遗传算法(SGA)应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值建立预测模型,在此基础上根据毛纱CV值建立混合种群遗传算法反演模型,用来反演精梳毛纺生产过程工艺参数。以纺纱车间大量现场工艺检测数据为对象进行反演验证,结果表明:MPG-ANN模型反演精度达97%,相比于标准遗传算法人工神经网络(SGA-ANN)模型提高4%,同时反演结果波动幅度相比于SGA-ANN模型降低了6.28%。该方法可为精梳毛纺生产过程质量控制提供有效的理论指导,对纺织企业新产品工艺开发设计的快速决策具有很好的借鉴作用。 展开更多

关键词 精梳毛纺工艺 遗传算法 混合种群遗传人工神经网络 工艺参数反演

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样本视角下面向复杂产品多目标优化设计的混合人工神经网络—遗传算法技术 被引量：12

2

作者 冯国奇 崔东亮 +1 位作者 张亚军 周平 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1403-1414,共12页

针对复杂产品优化设计计算密集的问题,从样本角度提出一种改进的人工神经网络—遗传算法多目标优化框架:针对正交实验设计的小样本问题,采用基于限制扰动的虚拟样本构造方法扩大训练样本集,用于提高人工神经网络建模精度;以基于熵权的... 针对复杂产品优化设计计算密集的问题,从样本角度提出一种改进的人工神经网络—遗传算法多目标优化框架:针对正交实验设计的小样本问题,采用基于限制扰动的虚拟样本构造方法扩大训练样本集,用于提高人工神经网络建模精度;以基于熵权的极差分析法确定各决策变量的灵敏度,通过变决策变量建模的方式确定高性价比人工神经网络模型,用于遗传算法搜索的适应度计算;设计一种兼顾Pareto前沿平滑性和均匀性的遗传算法初始解构造方法,用于提高优化的效率和质量。以航空发动机高压涡轮盘优化实例验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 多目标优化 人工神经网络 非支配排序遗传算法#小样本数据#刀始种群

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基于人工神经网络和混合遗传算法的炸药爆速预测 被引量：6

3

作者 马忠亮 徐方亮 +1 位作者 刘海燕 张文才 《含能材料》 EI CAS CSCD 2007年第6期637-640,共4页

运用基于最优保存和自适应交叉变异的混合遗传算法训练的BP神经网络,根据三维数据建模和炸药的分子量、氧平衡以及装药密度,构建了一个3-4-1型的炸药爆速预测BP神经网络模型。同时利用训练好的神经网络模型对炸药的爆速进行了预测。预... 运用基于最优保存和自适应交叉变异的混合遗传算法训练的BP神经网络,根据三维数据建模和炸药的分子量、氧平衡以及装药密度,构建了一个3-4-1型的炸药爆速预测BP神经网络模型。同时利用训练好的神经网络模型对炸药的爆速进行了预测。预测结果表明:模型预测值与有关文献的实验值接近,绝对误差为±7%;也说明了炸药的分子量,氧平衡和装药密度等相关参数与其爆速具有一定的可类推性。 展开更多

关键词 物理化学 爆速 炸药 人工神经网络 混合遗传算法

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基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑参数优化 被引量：19

4

作者 郑生荣 辛勇 +1 位作者 杨国泰 何成宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第2期91-94,共4页

建立了基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化系统,用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解。将网络预测结果与CAE模拟结果进行比较和误差分析,显示出BP网络的稳定性和可靠性;优化... 建立了基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化系统,用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解。将网络预测结果与CAE模拟结果进行比较和误差分析,显示出BP网络的稳定性和可靠性;优化结果经CAE模拟和实验验证,证明是正确的,表明基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化方法是可行的。 展开更多

关键词 人工神经网络 遗传算法 混合方法 MADAB CAE 参数优化

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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量：21

5

作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页

提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多

关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报

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改进人工神经网络算法及其在E面分支波导耦合器优化设计中的应用 被引量：2

6

作者 许殿 史小卫 《微波学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期16-19,共4页

将混合遗传算法用于人工神经网络,训练出全局最优的权值和偏差,解决了反向传播网络收敛于局部极值的问题。运用该方法训练出E面分支波导耦合器的输入输出人工神经网络模型,并以此仿真并优化其他结构的耦合器。相对于精确电磁场数值计算... 将混合遗传算法用于人工神经网络,训练出全局最优的权值和偏差,解决了反向传播网络收敛于局部极值的问题。运用该方法训练出E面分支波导耦合器的输入输出人工神经网络模型,并以此仿真并优化其他结构的耦合器。相对于精确电磁场数值计算,前者在保证有较高仿真精度的前提下,大大提高了仿真速度。 展开更多

关键词 人工神经网络 反向传播网络 混合遗传算法 E面分支波导耦合器 人工神经网络算法 波导耦合器 优化设计 E面 人工神经网络模型 应用 仿真精度

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多种群并行进化神经网络的研究及应用 被引量：2

7

作者 林丽莉 冯天瑾 +1 位作者 周文晖 郑宏伟 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2002年第2期312-318,共7页

提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应... 提出一种新的多种群并行遗传算法 (NMPGA) ,并将其作为多层前馈神经网络(MFNNs)的学习算法 ,从而形成一类新的 MFNN模型——多种群并行进化神经网络(MPENNs)。首先 ,对一给定的网络结构 ,随机产生一初始权重的集合 ,这个集合实际上对应着一组具有相同结构但不同权重的神经网络。然后 ,采用 NMPGA对 MFNNs的权重进行进化。最后 ,性能最好的网络被选作目标问题的解。在 NMPGA算法中 ,作者采用浮点数编码来克服传统二进制编码的精度不足问题 ,并设计了专门的杂交算子和变异算子来增强算法性能。实验结果表明 ,MPENNs能成功解决异或问题、三元奇偶问题及成品烟的感官质量评价问题。 展开更多

关键词 多层前馈神经网络 多种群并行遗传算法 多种群并行进化神经网络 浮点数编码 人工神经网络

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改善遗传神经网络收敛性的研究 被引量：1

8

作者 李享梅 赵天昀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第12期2789-2791,共3页

针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(HybridIntelligencelearningalg... 针对BP神经网络中采用的梯度下降法局部搜索能力强、全局搜索能力差和遗传神经网络中采用的遗传算法全局搜索能力强、局部搜索能力差的特点,提出了一种集梯度下降法和遗传算法优点为一体的混合智能学习法(HybridIntelligencelearningalgorithm),简称HI算法,并将其应用到优化多层前馈型神经网络连接权问题。对该算法进行了设计和实现,从理论和实际两方面证明混合智能学习法神经网络与BP神经网络和基于遗传算法的神经网络相比有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度。 展开更多

关键词 遗传算法 遗传神经网络 人工神经网络 BP神经网络 梯度下降法 混合智能学习法

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双种群混合遗传算法求解航空复合材料柔性调度问题 被引量：1

9

作者 王玉芳 姚彬彬 +1 位作者 陈凡 曾亚志 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期3143-3152,共10页

考虑航空复合材料柔性车间调度中的运输约束,以最小化完工时间为目标,建立调度模型,提出一种改进的双种群混合遗传算法进行求解。根据问题特点,基于工序排序、机器选择和运输约束3个子问题,设计三层实数编码以及对应解码方案。采用混合... 考虑航空复合材料柔性车间调度中的运输约束,以最小化完工时间为目标,建立调度模型,提出一种改进的双种群混合遗传算法进行求解。根据问题特点,基于工序排序、机器选择和运输约束3个子问题,设计三层实数编码以及对应解码方案。采用混合初始化提高种群质量,进化过程中采用交叉算子执行全局搜索,为双种群设计基于机器负载平衡和变邻域的局部搜索,提高全局和局部搜索能力。与对比算法相比10个测试算例中BPRD指标取得9个最优,APRD指标全部取得最优,t检验显著性有明显差异,验证算法的优越性。将算法应用于航空复合材料车间中,实现实际生产的调度,验证算法的可行性。 展开更多

关键词 航空复合材料 柔性作业车间调度 双种群 混合遗传算法 运输约束 机器负载平衡 变邻域

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混合种群多样性自适应遗传操作的HMM训练模型 被引量：4

10

作者 王相海 丛志环 +1 位作者 方玲玲 宋传鸣 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1833-1844,共12页

针对传统GA方法训练HMM模型所存在的对遗传控制参数具有较强的敏感性的问题:1)提出一种以混合遗传种群多样性为原则的BPD-AGA算法,该算法依据决定种群多样性的基因型和表现型来自适应地调整遗传参数,使整个遗传迭代过程能够在扩大遗传... 针对传统GA方法训练HMM模型所存在的对遗传控制参数具有较强的敏感性的问题:1)提出一种以混合遗传种群多样性为原则的BPD-AGA算法,该算法依据决定种群多样性的基因型和表现型来自适应地调整遗传参数,使整个遗传迭代过程能够在扩大遗传搜索空间的同时提高最优解的质量;2)提出了一种基于BPD-AGA的HMM训练模型,该模型一方面利用BPD-AGA的自适应选择操作,选择对混合种群多样性贡献最大的个体作为竞争优胜者;另一方面利用BPD-AGA的自适应交叉变异操作,在扩大算法搜索空间的同时保护对混合种群多样性贡献较大的个体,从而保证了HMM解个体的全局最优性;3)为了提高BPD-AGA训练的收敛速度,利用Baum-Welch算法从外部对BPD-AGA的收敛性进行了改善,提出了一个从外部和内部同时改善GA性能的BPD-AGA/Baum-Welch混合模型;4)给出了将所提出的模型和算法应用在交通视频车辆行驶状态判别中的实现过程.仿真实验验证了所提出模型和算法的有效性. 展开更多

关键词 混合遗传种群多样性 自适应遗传算法 HMM训练模型 车辆行驶状态 实时判别

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用多种群并行自适应遗传算法解混合Flowshop调度问题 被引量：1

11

作者 路飞 田国会 贾磊 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期68-70,共3页

混合流水车间（Ｆｌｏｗｓｈｏｐ）调度问题是一个ＮＰ完全问题，很难用一般的方法解决。构造并采用多种群并行自适应遗传算法求解该问题。仿真结果表明，此算法不仅具有较强的全局收敛性，而且有更快的寻优速度，是求解复杂调度问题的... 混合流水车间（Ｆｌｏｗｓｈｏｐ）调度问题是一个ＮＰ完全问题，很难用一般的方法解决。构造并采用多种群并行自适应遗传算法求解该问题。仿真结果表明，此算法不仅具有较强的全局收敛性，而且有更快的寻优速度，是求解复杂调度问题的有效算法。 展开更多

关键词 多种群并行 自适应遗传算法 解 混合Flowshop调度问题

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用变种群规模混合遗传算法优化毫米波ME MS相移器

12

作者 黄乐 谢承桓 朱守正 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期55-60,共6页

作者将遗传算法应用于毫米波微电子机械系统 (MEMS)相移器的设计和优化 ,根据毫米波微机械系统的特点 ,讨论了遗传算法的一些改进 ,提出一种有效的具有变种群规模、并与爬山法相结合的混合遗传算法 (VPSG_GM )。通过变种群规模混合遗传... 作者将遗传算法应用于毫米波微电子机械系统 (MEMS)相移器的设计和优化 ,根据毫米波微机械系统的特点 ,讨论了遗传算法的一些改进 ,提出一种有效的具有变种群规模、并与爬山法相结合的混合遗传算法 (VPSG_GM )。通过变种群规模混合遗传算法的优化设计 ,一个拥有32个 30微米宽的跨桥、长 30 0微米 (总长为 10 .5 6毫米 )的MEMS相移器在 4 0GHz时可以达到 12 4°/dB的相移 ,在 6 0GHz时相移为 148°/dB。 展开更多

关键词 微电子机械系统 毫米波相移器 变种群规模混合遗传算法 爬山法

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一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法 被引量：3

13

作者 陈耀军 姚锡凡 张庆 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期112-116,共5页

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性(差异性)的种群熵.基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法.该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,... 为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性(差异性)的种群熵.基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法.该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群个体的多样性,克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的.仿真实例表明:所提出的算法的寻优性能有了显著的提高;与传统遗传算法相比,在相同的初始条件与收敛条件下,对于FT10问题,最优结果由998优化至930,偏差由9.78%减少到了1.94%;对于LA36问题,最优结果由1359优化至1278,偏差由10.29%减少到了2.97%. 展开更多

关键词 遗传算法 模拟退火算法 种群熵 车间调度 混合算法

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基于CGA和PSO的双种群混合算法 被引量：5

14

作者 王永贵 林琳 刘宪国 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期148-153,共6页

针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒... 针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒子群优化算法完成进化。通过引入一种新型的信息交流机制:两子群子代间信息交流以及子代与父代间信息交流,共享最优个体,淘汰最劣个体,实现共同进化,适时对粒子群适应度较差的个体进行云变异操作,该操作是基于云模型的随机性和稳定性,利用全局最优位置和最劣位置实现对部分粒子位置的变异过程。对5个经典测试函数进行测试,并与CGA和PSO算法及其优化算法进行比较,结果表明,CGA-PSO算法具有较高的搜索效率、求解精度和较快的收敛速度,鲁棒性也较强。 展开更多

关键词 云遗传算法 粒子群优化算法 双种群混合算法 自调整惯性权值策略 信息交流机制 云变异操作

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基于遗传算法的波阻抗混合反演 被引量：5

15

作者 赵宪生 严刚峰 吴宁萍 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期32-34,i021,共4页

文章提出采用二进制字符串编码、遗传操作为最优保存策略选择、多点交叉和非均匀变异的遗传算法,将线性反演与遗传优化算法组合用于地震资抖波阻抗反演。即在获得了线性反演的输出序列后,由它作为选择遗传算法初始种群的产生依据,大大... 文章提出采用二进制字符串编码、遗传操作为最优保存策略选择、多点交叉和非均匀变异的遗传算法,将线性反演与遗传优化算法组合用于地震资抖波阻抗反演。即在获得了线性反演的输出序列后,由它作为选择遗传算法初始种群的产生依据,大大缩小了遗传算法的搜索范围。再由遗传算法的寻优操作,得到满足遗传算法反演目标函数的波阻抗序列,用Ackley实验函数,证明了文章中遗传算法的有效性和收敛性,实现了线性反演算法和遗传算法的波阻抗混合反演。通过理论模型与井旁道的试算处理,表明了基于遗传算法波阻抗混合反演的可行性。 展开更多

关键词 遗传算法 混合 遗传优化算法 线性反演 波阻抗反演 策略选择 最优保存 遗传操作 多点交叉 地震资料 输出序列 初始种群 搜索范围 目标函数 反演算法 理论模型 字符串 二进制 非均匀 收敛性 文章 组合

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基于种群熵的GA-BP混合优化算法及其应用 被引量：1

16

作者 蒋加伏 陈蔼祥 +2 位作者 唐贤瑛 李广琼 李宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第7期71-74,共4页

文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明... 文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明,GA-BP混合优化算法能较好地实现机器手端坐标到关节角的变换。 展开更多

关键词 机器人 种群熵 GA—BP混合优化算法 应用 遗传算法 神经网络 BP算法

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多种群遗传算法优化的电火花加工模型 被引量：2

17

作者 高清 张勤河 +2 位作者 苏树朋 张建华 艾兴 《电加工与模具》 2008年第2期21-24,43,共5页

人工神经网络是建立电火花加工模型加工参数与加工性能之间关系的有效方法,而选择合理的网络结构是设计的关键问题。该文用多种群遗传算法来进化网络结构,其中各编码串由网络隐层神经元数信息、网络训练次数信息及收敛误差信息构成,通... 人工神经网络是建立电火花加工模型加工参数与加工性能之间关系的有效方法,而选择合理的网络结构是设计的关键问题。该文用多种群遗传算法来进化网络结构,其中各编码串由网络隐层神经元数信息、网络训练次数信息及收敛误差信息构成,通过进化选择得到较优的网络结构,大大减少了人为选择网络结构的主观性与局部性,使预测模型更易于实现。 展开更多

关键词 电火花加工 多种群遗传算法 人工神经网络

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基于混合差异进化优化算法的电力系统无功优化 被引量：25

18

作者 张丰田 宋家骅 +1 位作者 李鉴 程晓磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期33-37,共5页

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,阐述了一种基于混合差异进化算法的新无功优化方法。混合差异进化算法是一种直接随机搜索方法,由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动,且为缩短计算时间、避免... 无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,阐述了一种基于混合差异进化算法的新无功优化方法。混合差异进化算法是一种直接随机搜索方法,由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动,且为缩短计算时间、避免陷入局部最优,在算法中嵌入了加速操作和种群迁移操作。将该无功优化方法在IEEE 30节点系统上进行了校验,并与基于其他算法的无功优化方法进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高的优点。 展开更多

关键词 电力系统 无功优化 差异进化算法 混合差异进化算法 遗传算法 种群

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基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断 被引量：21

19

作者 王少芳 蔡金锭 刘庆珍 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期30-33,共4页

将改进遗传算法(GA)和误差反向传播(BP)算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络。该混合算法有效地解决了常规 BP 算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和 GA 算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点,并对其应用于电力变压... 将改进遗传算法(GA)和误差反向传播(BP)算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络。该混合算法有效地解决了常规 BP 算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和 GA 算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点,并对其应用于电力变压器故障诊断进行了仿真,仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,故障诊断结果证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。 展开更多

关键词 电力变压器 故障诊断 遗传算法 人工神经网络 GA-BP混合算法 仿真

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GA-BP混合算法在变压器色谱诊断法中的应用 被引量：33

20

作者 王少芳 蔡金锭 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第7期3-6,共4页

将一种改进的遗传操作与人工神经网络相结合的混合算法应用于电力变压器的故障诊断,有效地解决了常规BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢和基本遗传算法早熟等缺点。实例仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电... 将一种改进的遗传操作与人工神经网络相结合的混合算法应用于电力变压器的故障诊断,有效地解决了常规BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢和基本遗传算法早熟等缺点。实例仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求。 展开更多

关键词 电力变压器 故障诊断 色谱诊断法 人工神经网络 GA-BP混合算法 遗传算法

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