【摘 要】
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引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中.运用聚减累算法
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引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中.运用聚减累算法确定了径向基函数中心个数,通过改进的PSO优化了网络中基函数的中心值和宽度,最后利用PSO训练网络输出样本,实现了液压钻机的故障诊断.试验结果表明,基于改进PSO优化的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中,在样本较小的情况下,具有较快的响应速度以及较高的诊断精度.
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