一种结合云模型和 QPSO 优化的 RBFNN 及其应用

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 1次 | 上传用户：johnchen1001

【摘要】

：

提出一种基于云变异操作的量子行为粒子群优化算法(QPSO-CM)的径向基函数神经网络(RBFNN)学习方法。首先QPSO算法利用云模型加入云变异操作,增加算法多样性;然后利用减聚类算法确定RBF神经网络径向基层的单元数;最后用QPSO-CM算法对RBF神经网络的参数(中心与宽度)和连接权重进行优化。将此算法用于齿轮的故障诊断,仿真诊断结果表明此方法是有效的,具有较好的分类效果,诊断精度高、收敛速度

【作者】

：

赵吉梅娟傅毅

【机构】

：

无锡城市学院电子信息工程系,江南大学电气自动化研究所

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2013年12期

【关键词】

：

云模型量子行为粒子群算法径向基函数神经网络故障诊断 Cloud model Quantum-behaved particle swarm optimisa

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