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一种基于改进型长短记忆神经网络的故障本发明公开了一种基于改进型长短记忆神并且利用免疫优势克隆文化算法对LSTM的学习法能通过LSTM网络模型能够根据工业系统中各优势克隆文化算法用于长短记忆神经网络的参2S5、得到训练好的LSTM网络故障诊断模型，将测试集32.根据权利要求1所述的一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法，其特征3.根据权利要求1所述的一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法，其特征信念空间在形成群体经验后,通过影响函数修改群体空间中个体的行为规则,以使个4.根据权利要求1所述的一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法，其特征i5.根据权利要求4所述的一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法，其特征6.根据权利要求1-5中任意一项权利要求所述的一种基于改进型长短记忆神经网络的t-1t-14t-1t表示在t时刻输出门的输出，Wo表示输出门细胞状态，bo表示输出门对应的系5[0003]目前基于深度学习的故障诊断方法有：堆叠自动编码(StackedAutoEncoders，SAE)、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，RNN)、长短记忆神经网络(LongShort-TermMemoryNeuralNetwork，前时刻和历史时刻对应的计算结果，导致存在梯度爆炸或者梯度消失问题。与RNN相比，LSTM通过三个门获得自循环权重的变化，并在模型参数不变的情况下动态改变积分比例，6[0017]步骤S3.4：判断是否更新信念空间，更新则继续步骤S3.5，不更新则跳转步骤7m=2i∈A是抗体群A中的最优抗j]+bf)[0045]i=tanh(w·[ht-1,xe]+bc)[0047]ct=⃞*ci-1十it*it]+bo)8[0056](3)利用免疫优势克隆选择算法(ImmuneDominantCloneSelectAlgorithm，障诊断准确性，因此本发明将免疫优势克隆文化算法(ImmuneDominantCloneCultural[0064]S1、采集工业系统中各设备的测量数据记为数据向量作为9]+bf)[0073]it=tanh(w·[hz-1,xe]+b)[0075]ct=⃞*ci-1十it*it]+bo)[0086](4)选取A(k)中适应度较大的值作为初始免疫优势抗体群B(照适应度的大小选择优秀个体作为训练样本给信仰空间，信仰空间通过Accept()接受函[0099](4)信念空间更新：环境知识中只需增加当前代的最优个体，标准知识N[n]更新

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