【摘 要】
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针对汽车发动机故障诊断过程中,传统算法收敛速度慢且精度欠缺等问题,提出一种遗传算法(GA)优化BP神经网络的故障诊断方法。在分析BP神经网络算法原理及缺陷的基础上,通过引
【基金项目】
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江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师项目(RS18QL03)。
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针对汽车发动机故障诊断过程中,传统算法收敛速度慢且精度欠缺等问题,提出一种遗传算法(GA)优化BP神经网络的故障诊断方法。在分析BP神经网络算法原理及缺陷的基础上,通过引入动量项提高算法收敛速度,并利用GA选择、交叉、遗传特性优化神经网络权值及阈值,从而进一步提高算法预测精度。仿真实验中,在经过对测试数据学习训练后,传统算法和改进算法分别对一组测试数据进行故障诊断,对比结果表明,所提改进算法较传统BP神经网络算法在诊断精度以及效率等关键指标上均有一定程度改善。
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