基于DS证据理论优化神经网络混合智能算法研究课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,此处添加公司信息,*,LOGO,LOGO,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,此处添加公司信息,*,LOGO,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,此处添加公司信息,*,LOGO,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,此处添加公司信息,*,基于,DS,证据理论的优化神经网络混合智能算法研究,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,1,基于DS证据理论的优化神经网络混合智能算法研究2023/9/,报告内容,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,2,1,背景及意义,2,研究现状,3,研究目标及内容,4,课题创新性,5,关键问题与技术路线,6,前期积累介绍,报告内容2023/9/13兰州理工大学机电工程学院21背景及,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,3,故障诊断一般过程,1.,背景及意义,故障诊断的实质,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院3故障诊断一般过程,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,4,监测对象,原始信号,频域数据,有效特征,故障结论,决策指导,降噪,频谱分析,数据筛选,信号采集,模式识别,信息融合,反馈控制,离散化,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院4监测对象原始信号,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,5,神经网络是模式识别的重要手段。,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院5神经网络是模式识,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,6,机械,化工,经济,气象,仍有无法避免的缺陷,通信,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院6机械化工经济气象,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,7,训练样本选择,反映于,故障诊断,节点数与,初始权重选择,故障分类规则解释,神经网络数学基础问题,2.,研究现状,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院7训练样本选择反映,样本选择,因子分析法,主元分析法（,PCA,）,偏最小二乘法（,PLS,）,结构优化,遗传算法（,GA,）,粒子群算法（,PSO,）,杂草算法（,IWO,）,分类规则,基于结构的分类规则提取,基于功能的分类规则提取,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,8,样本选择因子分析法主元分析法（PCA）偏最小二乘法（PLS）,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,9,pca,为,最多用,方法,当样本点具有一些非线性性质时，采用,PCA,得到 的降维结果,无法反映,出样本点之间所隐藏的,非线性,性质。,PCA,能找到很好的代表所有样本点的方向，但这个方向对于分类,未必,是,最有利,的,对,PCA,所要保持的主分量的个数的估计比较困难，,难以,估计应该,舍弃,哪些分量。,样本选择方面,算法优化方面,进化算法可以帮助选择最小值，,PSO,仅基于微粒速度更新，算法运行,速度快但,精度难以保证,；,GA,较为,复杂,，有选择，交叉，变异等方法，可以帮助更快获得最优解但忽略不可行解可能带来的有用信息，,精度不高,。,分类规则方面,在转子系统故障诊断方面应用较少。,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院9pca为最多用方,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,10,3.,研究内容及目标,用,DS,证据理论做特征层融合目标识别,，,将故障特征参量空间作为,DS,证据理论的证据空间，不同分类结果作为证据条件进行融合，,提取有效分类信息；,1.,样本选择,2.,结构优化,3.,分类规则,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院103.研究内容及,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,11,IWO,算法早期可保证对解空间全面搜索，后期加强对优秀个体周围的局部搜索，提供更高求解精度,。,利用,IWO,入侵杂草优化算法，更,高效,稳健的,获取,BPNN,初始权重最优解和结构最优解,。,2.,结构优化,1.,样本选择,3.,分类规则,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院11IWO算法早期,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,12,决策树是一个有向无环图，其结构显然与,BP,神经网络前馈结构相合，引入决策树作为工具抽取,BP,神经网络分类规则,用决策树算法模拟神经网络，,解释神经网络分类规则，提高可信度。,3.,分类规则,1.,样本选择,2.,结构优化,2023/9/13兰州理工大学机电工程学院12决策树是一个有,4.,拟解决的关键性问题,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,13,(1),有效特征选取,设计选取方法，构造,DS,证据理论的基本概率分配函数,是,本课题,研究重点。,(2),进化神经网络,设计,选取最佳初始权重和节点数，,提高算法的速度,是关键问题。,(3),神经网络,分类规则,分析,建立神经网络与决策树之间的映射,是本课题研究关键问题之一。,4.拟解决的关键性问题2023/9/13兰州理工大学机电工程,4.2,技,术,路,线,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,14,多种转速下测试故障数据,构造,BP,神经网络进行分类,故障数据特征提取与降噪,构造证据集进行信息融合,设计进化神经网络并解释,新诊断系统测试,4.22023/9/13兰州理工大学机电工程学院14多种转速,5.,课题创新性,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,15,利用,DS,证据理论进行有效参量选取,杂草算法优化,BPNN,神经网络与决策树结合提高可信度,5.课题创新性2023/9/13兰州理工大学机电工程学院15,6.,前期工作积累,阅读大量文献；,阅读有关书籍；,学习,matlab,，,c#,编程；,已编译或调试部分程序。,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,16,6.前期工作积累阅读大量文献；2023/9/13兰州理工大学,感谢观映,各位老师辛苦了，请各位老师批评指教！,2024/9/5,兰州理工大学机电工程学院,17,感谢观映各位老师辛苦了，请各位老师批评指教！2023/9/1,