【摘 要】
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针对反向传播（back propagation,BP）网络与D-S（dempster-shafer）证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法（genetic algorithms,GA）优化的BP网络与D-S证据相结
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针对反向传播（back propagation,BP）网络与D-S（dempster-shafer）证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法（genetic algorithms,GA）优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法。一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。
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