基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機故障診斷
2.2 初始權(quán)值的確定
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值對訓(xùn)練的效果有很大影響,一般來說初始權(quán)值的選擇有三種方法[4]:
1) 將所有連接權(quán)向量賦予相同的初值,這樣可以減少輸入模式在最初階段對權(quán)值的挑選余地,盡可能快地校正連接權(quán)向量與輸入模式之間的方向偏差。
2) 當(dāng)把連接權(quán)










3) 給每一個競爭層神經(jīng)元增設(shè)輸出閾值Q,以d+Q作為判斷兩向量距離的依據(jù)。在學(xué)習(xí)過程中,監(jiān)視每個神經(jīng)元被選中的次數(shù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某個神經(jīng)元經(jīng)常被選中時,暫時提高該神經(jīng)元的閾值,進而增加其他神經(jīng)元被選中的機會,提高連接權(quán)向量的利用率,以此來促進學(xué)習(xí)的快速進行。
當(dāng)然也可以直接使用隨機的初始權(quán)值,但是如果初始權(quán)值與最終所需結(jié)果偏差較大就有可能需要更多的訓(xùn)練才能得到需要的結(jié)果,甚至無法收斂,這就需要確定大致的權(quán)值的方法。
對于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,對輸入數(shù)據(jù)進行簡單處理就可以初步獲得合適的權(quán)值,不僅可以使訓(xùn)練更順利的進行,還可以避免所建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)震蕩。參考K-mean 法可以初步確定權(quán)值,具體過程如下:
1) 確定聚類數(shù)N,隨機取N個數(shù)據(jù)為初始聚類中心

2) 根據(jù)輸入與聚類中心距離,將輸入劃分為N類
3) 計算每一類分類的平均值作為新的聚類中心

4) 計算





此方法可初步確定權(quán)值,使訓(xùn)練更有效并且可以避免網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)震蕩或者無發(fā)收斂的情況。
3 仿真實驗
實驗數(shù)據(jù)為示功圖圖像[5]的三個特征參數(shù)如圖3, 既 , 其中
為
段的弧度,
為
點與
點的垂直距離,普通的SOM[2]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點數(shù)也等于輸入矢量的維數(shù),在本例中就是3,競爭層即輸出層采取1*7的一維結(jié)構(gòu),訓(xùn)練次數(shù)為200次,改進的SOM在快學(xué)習(xí)階段訓(xùn)練次數(shù)為80次,臨域的初始半徑為
,學(xué)習(xí)率為
。3,調(diào)整階段訓(xùn)練次數(shù)為120次,臨域初始半徑為
,學(xué)習(xí)率為
。根據(jù)分析需要可以定義分類精度[6]
式中:參數(shù)為數(shù)據(jù)總數(shù),
為正確分類數(shù),
為精度。
式中:參數(shù)為數(shù)據(jù)總數(shù),
為正確分類數(shù),
為精度。
應(yīng)用matlab建立所需的自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7] [8],并帶入1400組數(shù)據(jù)(每種分類200組),對改進前和改進后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別進行訓(xùn)練,分類結(jié)果的精度如上表1。
由示功圖7個分類的聚類精度的對比可以看出,改進后的SOM的分類精度比改進前有了很大提高,提高幅度為21。4%,說明了對SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率以及收斂臨域的改進可以有效的提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類精度。
參考文獻:
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