【摘 要】
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为了解决传统极限学习机随机产生的输入权值和阈值对故障诊断的准确率有较大影响的问题,提出了一种利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)来优化极限学习机(ext
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,现代测控技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275052),北京市自然科学基金重点项目资助(3131002),京津冀自然科学基金基础研究合作项目(J170004),北京学者计划资助(2015-025),校基金项目资助(1825026)
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为了解决传统极限学习机随机产生的输入权值和阈值对故障诊断的准确率有较大影响的问题,提出了一种利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)来优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的智能诊断方法。MEA-ELM方法首先将ELM的权值w和阈值b编码成MEA算法个体,产生初始种群,然后通过趋同和异化操作完成种群间的竞争产生优胜种群,整个迭代过程中不断优化极限学习机的初始权值和阈值,最后获得最优个体,对最优个体解码获得隐含层的最优输入权值w和
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