基于優(yōu)化神經網絡的三相全控整流電路故障診斷
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1．2 編碼結構
染色體遞階結構及編碼如圖2所示，其中，控制基因按設定的比較大的初始隱節(jié)點數(可以根據經驗公式表示第i個輸入樣本對應的網絡輸出；yi為期望輸出；N為樣本數。根據大量實驗結果，適值函數的系數分別如下取值效果是比較好的，即a=0．95，b=0．05，c=3。神經網絡訓練誤差為：
1．4 無回放余數隨機選擇
無回放余數隨機選擇法結合了基于概率的選擇方法和確定方式的選擇方法，可確保適應度比平均適應度大的一些個體一定能被遺傳到下一代群體，選擇誤差比較小。其具體步驟如下：
(1)計算群體中每個個體在下一代群體中的生存期望數目(N為種群規(guī)模，fiti為個體i的適應值)：
(2)取Ni的整數部分int Ni為對應個體在下一代群體中的生存數目。這樣共可確定出下一代群體中的
個個體(3)以
為各個個體的新的適應度，再用基本的比例選擇方法來隨機確定下一代群體中還未確定的
個個體。
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