基于混沌PSO—DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

来源 :山东理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：tt24834051

【摘要】

：

针对传统的PSO优化BP网络的局限性，提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性，DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优

【作者】

：

刘建立李业德张涛

【机构】

：

山东理工大学计算机科学与技术学院,张店钢铁总厂

【出处】

：

山东理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年1期

【关键词】

：

混沌PSO—DV算法 BP神经网络汽车发动机故障诊断 chaos PSO-DV algorithm BP neural network automo

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针对传统的PSO优化BP网络的局限性，提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性，DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势．仿真结果表明，混沌PSO—DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断，使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高．

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