典型文献
基于改进AFSA优化BP神经网络的汽车故障诊断方法
文献摘要：
为提高汽车故障诊断的准确率,提出一种基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络的汽车故障诊断方法.在分析BP神经网络基本原理和局限的基础上,利用改进人工鱼群算法对BP神经网络参数寻优,从而进一步提高汽车故障诊断的准确率.仿真结果表明,基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络的迭代次数为13次,少于未经参数优化的BP神经网络迭代次数,并可有效识别11种不同类型的汽车故障.研究表明,基于改进人工鱼群算法优化BP神经网络在提高汽车故障诊断的准确率上可行.
文献关键词：
人工鱼群;故障诊断;BP神经网络;自适应
中图分类号：
作者姓名：
胡文娟;贾红涛
作者机构：
商洛职业技术学院机电工程学院, 陕西 商洛 726000
文献出处：
引用格式：
[1]胡文娟;贾红涛-.基于改进AFSA优化BP神经网络的汽车故障诊断方法)[J].机械设计与制造工程,2022(11):77-80
A类：
B类：
AFSA,汽车故障,故障诊断方法,改进人工鱼群算法,算法优化,网络参数,参数寻优,迭代次数
AB值：
0.115934
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