《表4 故障诊断正确率:LF-PSO优化神经网络的高压断路器机械故障诊断》
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《LF-PSO优化神经网络的高压断路器机械故障诊断》
分别用传统PNN神经网络、PSO优化的PNN神经网络以及LF-PSO优化的PNN神经网络对100组高压断路器训练样本进行故障诊断,如表4所示,其中LF-PSO优化的PNN神经网络的故障诊断具体效果如表5所示。为了方便对比不同算法之间收敛速率的差异,图3给出了LF-PSO算法、PSO算法在测试数据下的进化过程曲线。随后分别用PSO和LF-PSO优化PNN神经网络对100组测试样本进行诊断,结果如图4和图5所示。
图表编号 | XD00102211200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.18 |
作者 | 宋玉琴、周琪玮、赵攀 |
绘制单位 | 西安工程大学电子信息学院、西安工程大学电子信息学院、西安工程大学电子信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |