【摘 要】
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针对传统的小波神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和运行效率低等不足,将粒子群优化引入小波神经网络中,提出了一种粒子群优化小波神经网络学习算法.该方法利用粒子群算法优化小波神经网络中的权值(即尺度因子)和阈值(即平移因子),从而可以自适应地选择小波神经网络的参数,提高了算法的收敛性和快速性,克服了传统的小波神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和运行效率低等不足.实验结果表明,提出的方法是有效的,优
【机 构】
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武汉工程大学机电工程学院,武汉430000 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌3300
【出 处】
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第十一届全国随机振动理论与应用学术会议
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针对传统的小波神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和运行效率低等不足,将粒子群优化引入小波神经网络中,提出了一种粒子群优化小波神经网络学习算法.该方法利用粒子群算法优化小波神经网络中的权值(即尺度因子)和阈值(即平移因子),从而可以自适应地选择小波神经网络的参数,提高了算法的收敛性和快速性,克服了传统的小波神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和运行效率低等不足.实验结果表明,提出的方法是有效的,优于传统的小波神经网络学习算法,能够准确地识别出整个齿轮裂纹的损坏程度.
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