基于混沌PSO-DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

刘建立; 李业德; 张涛

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基于混沌PSO-DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

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针对传统的PSO优化BP网络的局限性,提出了一种混沌PSO-DV算法和BP神经网络的混合算法.该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性,DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势.仿真结果表明,混沌PSO-DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高.

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来源
《山东理工大学学报（自然科学版）》|2013年第1期|67-70|共4页
作者
刘建立; 李业德; 张涛;
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作者单位

山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博255091;

山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博255091;

张店钢铁总厂,山东淄博255000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
混沌PSO-DV算法; BP神经网络; 汽车发动机; 故障诊断;
入库时间 2023-07-25 20:33:44

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