思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

资 源 简 介

思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

详 情 说 明

思维进化算法优化BP神经网络在非线性函数拟合中的应用

面对复杂非线性系统的建模问题，传统BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等固有缺陷。思维进化算法与神经网络的融合为解决这些问题提供了新思路。

神经网络的优势与局限 人工神经网络通过多层非线性映射能够逼近任意复杂函数，特别适合处理变压器故障诊断这类输入输出关系不明确的模式识别问题。但标准BP算法采用梯度下降法调整权重，当网络结构复杂时会出现梯度消失或震荡现象，严重影响训练效率。

思维进化算法的创新应用 思维进化算法模拟生物种群竞争与协作机制，通过子种群间的趋同与异化操作实现全局搜索。将其应用于神经网络优化主要体现在：1)采用实数编码直接表示网络权值矩阵 2)通过种群竞争跳出局部最优 3)精英保留机制加速收敛。这种优化不改变网络结构，但重构了参数搜索策略。

变压器故障诊断的实践验证 在油中溶解气体分析场景中，优化后的混合算法展现出显著优势：训练迭代次数减少约40%，诊断准确率提升15%以上。关键在于思维进化算法能有效探索解空间盲区，而神经网络则精确拟合故障特征与气体含量间的非线性关系。这种组合既保留了神经网络的处理能力，又克服了其优化缺陷。

该研究为复杂设备智能诊断提供了新范式，其方法可推广至其他需要高精度非线性建模的工业场景。未来可进一步研究动态子种群策略与深度学习网络的结合应用。