论文研究自适应GA优化WNN的模拟电路软故障诊断方法.pdf

在小波神经网络(WNN)的模拟电路故障诊断系统中，普遍采用的梯度下降算法在训练时易使网络陷入局部最优，而网络结构的冗余也会造成训练收敛方向偏离全局最优点，降低推广能力和增加误诊率。用自适应遗传算法优化WNN，以克服上述缺陷。采用该方法可简化小波神经网络的结构和优化参数，在滤波器电路的软故障识别中获得满意的效果。与常规的WNN故障诊断方法相比，有效地提高了故障诊断的效率和正确率。