《表6 两种算法性能比较：GA-ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用》

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《GA-ACO优化BP神经网络在行星齿轮箱故障诊断中的应用》

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为了比较两种算法的诊断能力，在所有参数都相同的前提下，对同样的数据用ACO优化后的BP神经网络进行训练。经过61次迭代后，得到训练结果误差为0.000 973。再对表3中测试样本进行辨识。实验结果表明，ACO优化后的BP神经网络也能对齿轮箱故障进行有效的辨识，但其测试结果误差为0.014 4，相对于本文中所提出的方法较差。两种方法对比结果如表6所示。