为了优化反向传播网络相关学习参数,提出一种粒子群优化辅助BP 神经网络(BPNN)的新方法.以变压器油中气体体积分数百分比构造故障特征,将BP网络的初始权值和阈值进行实数编码,以对应PSO中的粒子,实现BP网络的离线训练与在线分析,对变压器故障模式做出判断.结果表明,该算法更合理地更新了粒子的位置和速度,最优地设置了全局极值,有效克服了粒子的早熟收敛,获得的故障诊断准确率高达91%,并大大提升了BP网络的收敛速度.该算法为此类设计提供了有效的模型参考.
2021-05-22 10:22:02
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matlab神经网络源码集锦- 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断
2021-05-17 18:02:13
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用MATLAB实现，基于PNN BP RBF 三种神经网络进行的电网故障诊断，用1 0 标注，同时给出利用神经网络函数 和手编两种方法，给出模型
2021-04-16 14:05:05
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本文将SOM（自组织特征映射）和PNN（概率）神经网络应用到柴油机故障诊断中，首先介绍了SOM和PNN神经网络的算法，然后对柴油机的故障进行了分析，并运用matlab进行了仿真，验证了实验结果。
2021-04-06 16:22:34
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该资源为matlab实现的pnn神经网络分类器代码。pnn概率神经网络主要用于模式分类。代码直接运行即可，得到训练集测试集的分类图像，输出测试集的分类正确率结果。数据是excel格式，可以套自己的数据，上手简单。
2021-03-16 20:24:22
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概率神经网络（Probabilistic Neural Network）的网络结构类似于RBF神经网络，但不同的是，PNN是一个前向传播的网络，不需要反向传播优化参数。这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。
2019-12-21 20:54:29
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