【故障诊断】斑点鬣狗算法优化双向时间卷积神经网络SHO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5061期】

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⛄一、斑点鬣狗算法优化双向时间卷积神经网络SHO-BiTCN轴承数据故障诊断

斑点鬣狗(SpotLeopard,简称SL)是一种基于特征检测的图像处理算法,常用于目标跟踪、异常检测等

斑点鬣狗优化算法(Spotted Hyena Optimization,简称SHO)是一种模拟斑点鬣狗狩猎策略的优化算法,它结合了搜索的灵活性和强度。当应用于基于BP(Back Propagation,反向传播)神经网络的故障识别时,其优化过程可以分为以下几个步骤: 1. **初始化**:创建一个包随机解(即神经网络权重)的群体,这些解代表可能的网络结构。 2. **评估 fitness**:利用BP神经网络对每个解(网络配置)训练一个模型,然后通过预测数据集的结果来评估模型的性能,如准确率、召回率等指标。 3. **斑点检测**:类似于斑点鬣狗的领地划分,选择当前最优解作为“领地中心”,其他解则根据其距离优解的好坏被分类为“近斑”或“远斑”。 4. **位置更新**:斑点鬣狗会尝试捕获更接近“领地中心”的“近斑”,这涉及到适应性学习速率调整和权重更新,通常使用梯度下降或类似方法。 5. **突变与扩散**:部分“远斑”可能会尝试随机变异,生成新的解决方案,同时允许一些程度的扩散,增加算法的探索能力。 6. **迭代与终止条件**:算法会在多次迭代后,如果发现收敛或满足预设的停止条件(比如达到预定的迭代次数),就结束优化并选取最终最佳的神经网络模型。 SHO-BP 故障识别的数据分类流程是这样的:首先将原始设备的运行数据转化为可用于神经网络训练的特征表示;然后用 SHO 算法优化神经网络的权值和偏置,使其能有效地将正常状态与故障状态区分开;最后,用训练好的神经网络对新数据进行预测,确定是否存在故障。
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