采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

摘要：

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练.有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性.最后结合变压器故障诊断实例.在Matlab7.0平台上进行仿真实验.实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.

关键词：BP神经网络、小生境遗传算法、非线性映射、遗传操作

所属期刊栏目：12

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：河南省2009年高等学校青年骨干教师资助对象资助计划项目2009GGJS-100

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5789-5793