[发明专利]一种基于改进的PSO优化PNN平滑因子的故障分类方法在审
| 申请号： | 201911173990.8 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110909802A | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 汪友明;张天琦;刘辉 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 戴秀秀 |
| 地址： | 710068 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及故障检测方法技术领域，具体涉及一种基于改进的PSO优化PNN平滑因子的故障分类方法，利用故障样本建立神经网络模型包括：获取已分类正确的样本；将故障样本输入到KPSO‑PNN模型中；训练神经网络模型，直到样本全部正确分类。本专利主要对出现机械故障类型进行判断，概率神经网络主要是解决分类的问题，其中平滑因子σ是在有限的模式样本中提炼出能反映整个样本空间的参数。由于目前σ的取值都是基于经验或有限样本聚类的方法,并不能将空间的概率特性完整地表达出来。基于此，本专利采用卡尔曼粒子群算法对σ进行最优选取，并采用云模型对部分粒子重新生成，加速因子随着迭代步数进行更新，使得粒子具有良好的局部和全局搜索能力，提高了速度的收敛性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 pso 优化 pnn 平滑 因子 故障 分类 方法 | ||
【主权项】：
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