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基于改进的粗糙集和神经网络的WSN故障诊断 被引量：11
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作者 周奚 薛善良 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期21-25,共5页
综合粗糙集理论和人工神经网络的优点,提出了改进的粗糙集理论算法,并结合人工神经网络,实现了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点智能故障诊断方法。首先基于WSN的应用环境和故障特征的分析,通过数据采集、数据预处... 综合粗糙集理论和人工神经网络的优点,提出了改进的粗糙集理论算法,并结合人工神经网络,实现了一种无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)节点智能故障诊断方法。首先基于WSN的应用环境和故障特征的分析,通过数据采集、数据预处理和数据压缩来获得诊断决策表,并利用粗糙集中改进的归纳属性约简算法(Improved Inductive Attribute Reduction Algorithm,IIARA)对决策表进行属性约简,从而提取对故障诊断贡献最大的最小故障诊断特征集合,进而确定后端径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的拓扑结构。最后通过网络训练建立故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系,得到诊断结果。仿真实验结果显示,该诊断算法在对WSN节点进行故障诊断时,可以有效地减少网络输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,提高模型的诊断准确性。 展开更多
关键词 故障诊断 粗糙集 归纳属性约简算法 径向基函数 人工神经网络 无线传感器网络
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基于IIARA-CSA-ELM算法的WSN节点故障诊断模型 被引量：5
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作者 吴佩霖 何涛 +2 位作者 王红卫 齐放 谭俊 《电力信息与通信技术》 2022年第6期89-97,共9页
为提高无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)节点故障诊断效率,文章提出一种基于改进的归纳属性约简算法(improved inductive attribute reduction algorithm,IIARA)和使用乌鸦搜索算法(crow search algorithm,CSA)优化后的极... 为提高无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)节点故障诊断效率,文章提出一种基于改进的归纳属性约简算法(improved inductive attribute reduction algorithm,IIARA)和使用乌鸦搜索算法(crow search algorithm,CSA)优化后的极限学习机(extreme learning machine,ELM)构建的诊断模型。首先使用IIARA算法对WSN故障诊断决策表进行约简;然后针对ELM稳定性和精确性偏低的问题,引入CSA算法对ELM的输入权值和隐含层阈值进行优化;最后构建出IIARA-CSA-ELM模型实现对WSN节点故障的准确识别与分类。仿真结果证明,该模型在5种不同可靠性的数据集中,均能够达到较高的诊断效率,有效提升了WSN节点故障诊断水平。 展开更多
关键词 WSN 节点故障 粗糙集 归纳属性约简算法 乌鸦搜索算法 ELM
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