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量子BP神经网络在发动机故障诊断中的应用
被引量：
16
1
作者
李胜
张培林
+1 位作者
李兵
李琛
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第16期2159-2163,共5页
为了解决普通BP神经网络收敛速度慢、分类正确率低等问题,提出一种量子BP神经网络算法。该算法在普通BP神经网络中引入了量子算法,量子BP神经网络结构由输入层、隐含层和输出层组成,其中,量子神经元的输入和传递函数均由量子比特表示,...
为了解决普通BP神经网络收敛速度慢、分类正确率低等问题,提出一种量子BP神经网络算法。该算法在普通BP神经网络中引入了量子算法,量子BP神经网络结构由输入层、隐含层和输出层组成,其中,量子神经元的输入和传递函数均由量子比特表示,输出结果为实数。首先,该算法将实数值训练样本变换为量子态训练样本,从而作为算法的输入。然后,通过传递函数,计算量子态权值并更新网络参数以达到训练效果。最后,利用训练好的网络进行故障诊断,并将结果以实数值输出。将该方法应用于发动机故障诊断,实验结果表明,与普通BP神经网络相比,量子BP神经网络算法在收敛速度、分类正确率和执行时间等方面具有明显的优势。
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关键词
量子计算
量子神经网络
发动机
故障诊断
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职称材料
题名
量子BP神经网络在发动机故障诊断中的应用
被引量：
16
1
作者
李胜
张培林
李兵
李琛
机构
军械工程学院
武汉军代室长沙军代局
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第16期2159-2163,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(E51205405)
文摘
为了解决普通BP神经网络收敛速度慢、分类正确率低等问题,提出一种量子BP神经网络算法。该算法在普通BP神经网络中引入了量子算法,量子BP神经网络结构由输入层、隐含层和输出层组成,其中,量子神经元的输入和传递函数均由量子比特表示,输出结果为实数。首先,该算法将实数值训练样本变换为量子态训练样本,从而作为算法的输入。然后,通过传递函数,计算量子态权值并更新网络参数以达到训练效果。最后,利用训练好的网络进行故障诊断,并将结果以实数值输出。将该方法应用于发动机故障诊断,实验结果表明,与普通BP神经网络相比,量子BP神经网络算法在收敛速度、分类正确率和执行时间等方面具有明显的优势。
关键词
量子计算
量子神经网络
发动机
故障诊断
Keywords
quantum computation
quantum neural network
engine
fault diagnosis
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
量子BP神经网络在发动机故障诊断中的应用
李胜
张培林
李兵
李琛
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
16
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