| 基于果蝇算法和灰色神经网络的电子装备故障预测方法研究 |
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| 引用本文： | 吴坤,康建设,姜新亮.基于果蝇算法和灰色神经网络的电子装备故障预测方法研究[J].应用声学,2015,23(9):3081-3084. |
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| 作者姓名： | 吴坤 康建设 姜新亮 |
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| 作者单位： | 军械工程学院 装备指挥与管理系,石家庄 050003,军械工程学院 装备指挥与管理系,石家庄 050003,军械工程学院 装备指挥与管理系,石家庄 050003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.61271153)。 |
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| 摘 要： | 针对电子装备故障数据小样本、非线性的特点,在相空间重构处理原始时间序列数据的基础上,基于k折交叉验证和果蝇算法优化灰色神经网络模型参数,从而提出一种基于果蝇算法和灰色神经网络的故障预测方法,并以某型雷达高压电源监测数据仿真结果为例验证其模型性能；实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度方面都具有一定优势。
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| 关 键 词： | 果蝇算法 灰色神经网络 k折交叉验证 电子装备 故障预测 |
| 收稿时间： | 2014/11/23 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/3/13 0:00:00 |
Research on Fault Prognostic Method of Electronic Equipment Based on FOA and GNN |
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