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为了提高汽轮机诊断系统的诊断速度与精度,提出了将量子粒子群算法和BP神经网络相结合的故障诊断方法。用量子粒子群算法来训练网络的权值和阈值,再将优化后的权值和阈值代入BP网络,进行故障诊断。实例证明,它是一种高效,可靠的诊断方法。
基于量子粒子群优化的BP神经网络的汽轮机振动故障诊断研究
【摘 要】
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为了提高汽轮机诊断系统的诊断速度与精度,提出了将量子粒子群算法和BP神经网络相结合的故障诊断方法。用量子粒子群算法来训练网络的权值和阈值,再将优化后的权值和阈值代入
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院
【出 处】
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电子质量
【发表日期】
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2010年8期
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