基于混沌免疫小波网络的气敏阵列信息融合
本文针对半导体传感器在变压器油溶解气检测中的问题,提出一种基于免疫优化的小波神经网络的多传感阵列信息处理方法.首先根据来自标定实验的训练数据集合采用正交逐步选择化方法确定小波网络的结构,然后采用搜索和优化能力更强的免疫算法来对网络进行训练优化,并且采用混沌变异算子增强算法在解空间的搜索能力.实验结果表明,该算法不仅训练速度快,而且精度高,能够有效提高传感器的选择性,为下一步研究实用检测装置提供了基础.
电力变压器 故障特征气体 免疫算法 小波网络 数据融合 半导体传感器
郭会军 刘君华 林遂芳
西安交通大学电气工程学院1587#,710049,西安 西安理工大学,710048,西安
国内会议
西安
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404-407
2005-08-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)