基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件

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Fuzzy,Neural contro|er),如图1所示,人AND,糊度2,AND,AND,逆模糊化输出,蝴,图1基于规则的模糊联想记忆网络机构(FNC,故障诊断专家系统中的神经推理网络模型,6,故障诊断专家系统中的神经推理网络模型,系统利用误差反向传播来指导学习过,CAND,程,模糊推理控制器有两个输入e和,e为误差(yay(t),y是给定值,y(t)是被控对象输出值),e是误,差的变化,输出为,将e和e划分,CAND,为n个模糊子集,将其用高斯型隶属,模度,函数表示,图1基于规则的模糊联想记忆网絡机构(C),(1),石i:表示输入变量,Ci:表示隶属函数的中心,bj:表示隶属函数的宽度,故障诊断专家系统中的神经推理网络模型,7,故障诊断专家系统中的神经推理网络模型,系统中知识的表示用产生式规则表示,模糊神经推理网络由,如下的一组规则构成,R, If(e is d n)and(Ae is d 2),(3),Ri:第讠条模糊规则,An1和Aa为输入(e,e)的隶属函数,U*:总的输出,故障诊断专家系统中的神经推理网络模型,8,故障诊断专家系统中的神经推理网络模型,i:为第讠个模糊规则对于输出作用权值,且有,此=In(e)*4a(e),第i条规则的隶属度,故障诊断专家系统中的神经推理网络模型,9,遗传算法训练神经网络,般神经网络B学习方法是一种建立和调整模糊推理控制系,统的良好方法,但这种方法本质上是一种只考虑局部区域的,梯度法,缺乏全局性,有可能仅优化到局部极值部分,其调,整的收敛性依赖于初始状态的选择。,遗传算法是一种基于生物进化过程的随机搜索的全局优化方,法,它通过交叉和变异大大减少了初始状态的影响,使搜索,得到最优化结果而不停留在局部最小处,遗传算法训练神经网络,10,遗传算法训练神经网络,遗传算法不仅可优化模糊神经推理系统的参数,而且可以优,化模糊神经推理系统的结构。使用遗传算法可以修正冗余的,隶属函数和网络的节点数,以优化模糊推理规则,因此,用GA算法优化具有全局性的参数和网络结构,用BP算,法调节和优化具有局部性的参数,这样GA算法作为一种离线,训练模糊神经推理控制器(粗略学习),用BP算法作为一种,在线调节神经网络的局部性参数(细调节)。,这两种方法的综合使用,大大提高了模糊神经推理控制系统,的自学习性能和鲁棒性。,遗传算法训练神经网络,11,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,12,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,13,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,14,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,15,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,16,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,17,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,18,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,19,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,20,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,21,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,22,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,23,基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统课件,24,31,、只有永远躺在泥坑里的人,才不会再掉进坑里。,黑格尔,32,、希望的灯一旦熄灭,生活刹那间变成了一片黑暗。,普列姆昌德,33,、希望是人生的乳母。,科策布,34,、形成天才的决定因素应该是勤奋。,郭沫若,35,、学到很多东西的诀窍,就是一下子不要学很多。,洛克,31、只有永远躺在泥坑里的人,才不会再掉进坑里,25,
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