基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機(jī)故障診斷
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2.2 初始權(quán)值的確定
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值對(duì)訓(xùn)練的效果有很大影響,一般來(lái)說(shuō)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(duì)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)
賦予[0,1]區(qū)間內(nèi)隨機(jī)初值之后,在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的初級(jí)階段對(duì)提供給網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)模式作一些修正。給原學(xué)習(xí)模式
的每個(gè)元素加上一個(gè)很小的隨機(jī)值,形成輸入向量
。由于
比較容易找到與其方向大致一致的連接權(quán)向量
,所以可以加快網(wǎng)絡(luò)最初階段的學(xué)習(xí)速度。隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)行,逐漸濾掉
中的隨機(jī)值,使
復(fù)原為
,而這時(shí)
與
的方向已基本趨向一致,可以進(jìn)入較精細(xì)的調(diào)整階段。3) 給每一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)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(guò)程中,監(jiān)視每個(gè)神經(jīng)元被選中的次數(shù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某個(gè)神經(jīng)元經(jīng)常被選中時(shí),暫時(shí)提高該神經(jīng)元的閾值,進(jìn)而增加其他神經(jīng)元被選中的機(jī)會(huì),提高連接權(quán)向量的利用率,以此來(lái)促進(jìn)學(xué)習(xí)的快速進(jìn)行。
當(dāng)然也可以直接使用隨機(jī)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(wú)法收斂,這就需要確定大致的權(quán)值的方法。
對(duì)于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō),對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)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(jìn)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(guò)程如下:
1) 確定聚類(lèi)數(shù)N,隨機(jī)取N個(gè)數(shù)據(jù)為初始聚類(lèi)中心
2) 根據(jù)輸入與聚類(lèi)中心距離,將輸入劃分為N類(lèi)
3) 計(jì)算每一類(lèi)分類(lèi)的平均值作為新的聚類(lèi)中心
4) 計(jì)算
與
距離
,若
為所求聚類(lèi)中心,其中
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(wú)發(fā)收斂的情況。
3 仿真實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為示功圖圖像[5]的三個(gè)特征參數(shù)如圖3, 既 
, 其中
為
段的弧度,
為
點(diǎn)與
點(diǎn)的垂直距離,普通的SOM[2]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)也等于輸入矢量的維數(shù),在本例中就是3,競(jìng)爭(zhēng)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(jìn)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(lèi)精度[6]
式中:參數(shù)
為數(shù)據(jù)總數(shù),
為正確分類(lèi)數(shù),
為精度。
式中:參數(shù)
為數(shù)據(jù)總數(shù),
為正確分類(lèi)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(lèi)200組),對(duì)改進(jìn)前和改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行訓(xùn)練,分類(lèi)結(jié)果的精度如上表1。
由示功圖7個(gè)分類(lèi)的聚類(lèi)精度的對(duì)比可以看出,改進(jìn)后的SOM的分類(lèi)精度比改進(jìn)前有了很大提高,提高幅度為21。4%,說(shuō)明了對(duì)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率以及收斂臨域的改進(jìn)可以有效的提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)精度。
參考文獻(xiàn):
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