公开(公告)号：CN112288153B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202011141953.1

申请日：2020-10-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 林琼斌 ,  毛政华 ,  蔡逢煌 ,  王武 ,  柴琴琴

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及一种小脑模型神经网络故障诊断器初值权重的自动选优方法。该方法包括：S1、根据需要解决的问题初始化神经网络参数；S2、设置遗传算法参数，得到初始种群；S3、根据计算得到的个体适应度进行选择、交叉、变异和计算；S4、重构神经网络并对其进一步训练；S5、测试神经网络，得到最优神经网络诊断器。本发明在模糊小脑模型神经网络的初值权重选择中引入遗传算法，不仅适用于优化小脑模型神经网络权值层的权值，而且优化了关联存储空间激活函数的中心位置和宽度。可以有效降低人工选择初值参数的盲目性和时间成本，进一步提高神经网络诊断的智能性。

公开(公告)号：CN112288153A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011141953.1

申请日：2020-10-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 林琼斌 ,  毛政华 ,  蔡逢煌 ,  王武 ,  柴琴琴

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及一种小脑模型神经网络故障诊断器初值权重的自动选优方法。该方法包括：S1、根据需要解决的问题初始化神经网络参数；S2、设置遗传算法参数，得到初始种群；S3、根据计算得到的个体适应度进行选择、交叉、变异和计算；S4、重构神经网络并对其进一步训练；S5、测试神经网络，得到最优神经网络诊断器。本发明在模糊小脑模型神经网络的初值权重选择中引入遗传算法，不仅适用于优化小脑模型神经网络权值层的权值，而且优化了关联存储空间激活函数的中心位置和宽度。可以有效降低人工选择初值参数的盲目性和时间成本，进一步提高神经网络诊断的智能性。