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题名基于SSA-BP的通信设备故障检测
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作者
姜峰
鞠建波
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机构
海军航空大学
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出处
《舰船电子工程》
2024年第2期157-160,共4页
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基金
军队科研专项(编号:41512322)
国家自然科学基金项目“基于尺度的综合导航系统信息融合方法研究”(编号:60874112)资助。
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文摘
BP神经网络是故障检测的常用方法,但是在装备故障诊断的运用中,其很难快速有效地获得正确数量的网络层和神经元,而且学习速度较慢,导致检测效率低、稳定性差。为提高某型通信设备的故障诊断效能,论文在以BP神经网络作为诊断算法的基础上,引入麻雀搜索算法(SSA)这种新型优化算法改进BP神经网络参数的选取,优化参数设置,提高检测速度。相关改进算法运用于某型通信设备故障检测,与传统的BP神经网络算法相对比,采用麻雀搜索优化的BP神经网络故障检测算法在诊断效能方面优势明显,为开展装备维护,提供了很好的指导作用,也为后续相关诊断软件平台的开展提供了算法基础。
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关键词
故障诊断
麻雀搜索算法
通信设备
设备安全
参数优化
神经元
数据分类
BP神经网络
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Keywords
fault diagnosis
sparrow search algorithm
communication equipment
equipment safety
parameter optimiza⁃tion
neuron data classification
BP neural network
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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