Genetic Algorithms Based ANN Approach for Fault Diagnosis

机译：基于遗传算法的神经网络故障诊断方法

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This paper firstly describes the advantages and the limitations of the Artificial Neural Network (ANN) approach for fault diagnosis. Then combines ANN with Genetic Algorithms (GAs) by utilizing GAs depending on history data or experience data to generate ANNs, which avoids the limitation of the need to design different ANNs when diagnosing different systems, and at the same time the designed ANNs by this approach generally have better performances than the ANNs designed manually.

机译：本文首先介绍了用于故障诊断的人工神经网络（ANN）方法的优点和局限性。然后根据历史数据或经验数据利用遗传算法将人工神经网络与遗传算法（GA）结合生成人工神经网络，从而避免了诊断不同系统时设计不同人工神经网络的局限性，同时也避免了通过这种方法设计人工神经网络的局限性通常具有比手动设计的ANN更好的性能。

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来源
《Sixth International Conference on Electronic Measurement amp; Instruments (ICEMI '2003) Vol.1; Aug 18-21, 2003; Taiyuan, China》|2003年|p.937-940|共4页
会议地点 Taiyuan(CN);Taiyuan(CN)
作者
Jia Haipeng; Yang Jun; Zhang Yangsheng;
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作者单位

Department of Missile Engineering, Mechanism Engineering College, Shijiazhuang, 050003, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类机械、仪表工业;
关键词
genetic algorithms; ANN; fault diagnosis; artificial neural network; trainer chromosome;

机译：遗传算法；人工神经网络；故障诊断；人工神经网络；教练机染色体;

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