【BP分类】北方苍鹰算法优化BP神经网络NGO-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 4983期】

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⛄一、北方苍鹰算法优化BP神经网络NGO-BP故障识别数据分类

北方苍鹰(NGO-BP)算法是一种结合了自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)技术和改进的误差反向

北方苍鹰NGO-BP算法是一种结合了自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)技术和改进的误差反向传播(Back Propagation,BP神经网络技术的故障识别方法。其优化过程主要有以下几个步骤: 1. **预处理和特征提取**:首先对原始故障数据进行预处理,如归一化、降噪等,然后提取出关键特征,减少输入维度,提高算法效率。 2. **初始化NGO-BP网络**:SOM网络作为预训练层,用于发现数据集中的潜在结构。它通过竞争学习机制形成聚类,每个神经元代表一个数据空间中的模式。 3. **SOM训练**:利用原始数据对SOM网络进行训练,使得相邻节点之间的数据相似度高。这个阶段有助于将复杂的数据分布映射到低维空间。 4. **NGO-BP网络构建**:将训练好的SOM映射作为输入层,连接到一个传统的BP神经网络,作为输出层用于分类决策。SOM负责降低噪音和保持局部一致性,BP负责全局调整权重以优化分类精度。 5. **联合训练**:将两者结合起来,先通过SOM确定初始权值,再用BP进行微调。SOM部分固定不变,只更新BP网络的隐藏层权重,以适应从SOM得到的简化的输入特征。 6. **故障识别**:新的输入数据通过预训练的SOM层,再通过BP网络进行分类,输出对应故障类别。 流程总结就是:预处理数据 -> SOM网络初步划分 -> NGO-BP网络结构整合 -> 合成训练与优化 -> 新数据输入进行故障识别
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