文献

J-GLOBAL ID：201802279175301090   整理番号：18A2099551

適応カオス粒子スワームに基づく神経回路網回路の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of Neural Network Circuit Based on Adaptive Chaotic Particle Swam

著者 (1件)： Wang Qingzi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IHMSC  ページ： 167-171  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力電子故障の診断におけるBPニューラルネットワークの遅い収束と貧弱な信頼性の問題を解決するために,本論文では,電力と電子機器における故障を診断するための適応カオス粒子交換に基づくニューラルネットワークモデルを提案した。カオス,粒子群,およびBPニューラルネットワークを結合して,このアルゴリズムは,カオスのエルゴード性とランダム性によって粒子群最適化(PSO)を改善し,適応重みと学習因子を調整する戦略を採用することによって,ニューラルネットワークの重みと閾値を最適化する。本論文は,3相ブリッジ整流回路に関する試験を実行して,シミュレーション結果は,適応可能なカオス粒子群に基づくニューラルネットワークの使用が,粒子群最適化(PSO)によって最適化されたニューラルネットワークよりはるかに速い収束とより高い精度を有することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *カオス ,  信頼性 ,  *故障 ,  ニューラルネットワーク ,  *スウォーム ,  アルゴリズム ,  電力 ,  学習 ,  エルゴード性 ,  シミュレーション ,  *故障診断 ,  最適化 ,  *神経回路網
準シソーラス用語： 三相 ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  カオス ,  スワーム ,  神経回路網 ,  故障診断