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ANN Model and Learning Algorithm in Fault Diagnosis for FMS

基于 ANN 的 FMS 故障诊断模型及其学习算法(英文)
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摘要 The fault diagnosis model for FMS based on multi layer feedforward neural networks was discussed An improved BP algorithm,the tactic of initial value selection based on genetic algorithm and the method of network structure optimization were presented for training this model ANN(artificial neural network)fault diagnosis model for the robot in FMS was made by the new algorithm The result is superior to the rtaditional algorithm 讨论了基于前馈型神经网络的FMS故障诊断模型,并提出一种用于前馈型神经网络训练的改进BP算法和基于遗传算法的网络初始点获取策略,给出一种通用前馈型神经网络结构和学习参数自整定学习算法,最后应用上述方法建立了基于前馈型神经网络的FMS机器人故障诊断模型,并用所提出的新的学习算法对网络进行了学习,与传统BP算法比较,学习速度较快。
出处 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1997年第4期45-53,共9页 北京理工大学学报(英文版)
关键词 fault diagnosis for FMS artificial neural network(ANN) improved BP algorithm optimization genetic algorithm learning speed FMS故障诊断 人工神经网络 改进BP算法 优化 遗传算法 学习速度
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