摘要:提出了一种量子混合蛙跳算法,该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体,利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法实施优化搜索,采用Hadamard门实现个体变异以避免早熟,增强解空间的遍历性,可以快速逼近全局最优解。对过程神经网络的网络结构、网络参数和展开项数统一编码,并利用该算法进行优化,把优化后的神经网络应用到抽油机故障诊断中,结果表明,用量子混合蛙跳算法优化的神经网络对抽油机进行故障诊断较传统BP算法更具准确性与快速性。
关键词:过程神经网络 混合蛙跳算法 示功图 故障诊断
单位:东北石油大学; 大庆163318
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