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BP神经网络在电脑常见硬件故障检测中的应用.pdf

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http://www.paper.edu.cn BP神经网络在电脑常见硬件故障检测中的应用 沈洁，郑树玲 辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新(123000) E-mail：269844913@163.com 摘要：通过建立神经网络模型,将BP神经网络应用于电脑常见硬件故障检测中。 关键词：BP神经网路，电脑硬件，故障检测 1引言 随着社会经济的不断发展,人们生活水平的不断提高,电脑逐渐的进入了千家万户.电脑 从原本单纯的专业使用，变成了目前的大众家庭娱乐中心，也是人们不可缺少的信息交流 平台.但在电脑给我们带来方便的同时，也给我们带来了不少烦恼。电脑是一个高科技的产 品,当硬件出现故障时，维修人员会觉得无从下手,这就需要有一个高水平的硬件故障检测系 统帮助人们及时的、准确的诊断出故障所在，并进行维修。以保证电脑在故障发生的最短 时间内恢复正常工作。 自1943年McCulloch和Pitts提出形式神经元结构的数学描述（M－P模型）以来， 经过了50多年曲折的发展道路，人工神经网络理论与应用技术取得了长足的发展。由于神 经网络具有大规模并行，分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习等优越性能，使其 成为人工智能研究的重要工具，其应用范围已设计到模式识别，故障检测，计算机视觉， 智能机器人，自适应控制，企业管理，决策优化，专家系统，知识处理等诸多领域。基于 神经网络的BP算法，就是建立模型，解决故障检测问题。[1] 2BP学习算法原理 2.1BP学习算法涉及知识 BP学习算法也称反向传播学习算法，相应的神经网络也称为BP网络。BP学习算法是 一种多层前馈网络使用的监控式学习算法。 反向传播是指误差信号的反向传播，并不是将输出层状态再作用到隐层节点，或隐层输出 再作用到输出层节点。网络自身不存在反馈，所以BP网络不能视为非线性动力系统没， 只是一个非线性映射。 BP算法的基本思想是以使得网络实际输出与期望输出的均方差达到最小。网络的学习 过程是，将输出层误差反向传播回去，并借以修正权值。典型的三层BP网络结构为图1： -1- http://www.paper.edu.cn x1y1 x2y2 ... ... ... xnym 输入层隐层输出层 图1典型三层BP网络结构 ,,...,为输入层节点；,,...,为输出层节点。 x1x2xny1y2ym 2.2BP学习算法的步骤 （1）初始化 在依据实际问题（输入变量和输出变量个数）给出网络连接结构，随机的设置所有连 接权值为任意小。 （2）提供训练样本 如果输入变量为n个，输出变量为m个，则每个训练样本形式为 （,,...,;,,...,）。这里,,...,是输入为,,...,时的期望输出。 x1x2xnt1t2tmt1t2tmx1x2xn （3）计算实际输出 −1 ⎡⎤ 利用非线性函数=⎛∑⎞逐级计算各层节点（不包括输入 yj1+exp⎜−wijxi⎟ ⎣⎢⎝i⎠⎦⎥ 层）的输出值，令最后的输出为,,..., o1o2om。 （4）权值调整 用递归方法从输出节点开始返回到隐层节点，按下式调整权值 ()N+1=()N+η wijwijoiδj 这里是上层第i节点的输出，η是一个正的增益系数，也称做步长。 oi 若j是输出层节点，则=1−−， δjoj(oj)(tjoj) 若j是隐层节点，则=1−，其中k是节点j所在层次的下层次的所有 δjoj(oj)∑δkwjk k 节点。 -2- http://www.paper.edu.cn 2 1[1] （5）返回（2）步，重复之，知道误差e＝∑(tj−oj)满意为止。 2j 3BP学习算法在实际中的应用 3.1确定电脑常见硬件故障的类型及原因 表1电脑常见故障的类型及原因 表示符号故障类型表示符号故障原因 死机散热出问题 CPU x1y1 过热所致 CPU y2 显卡、电源散热器出问题，过热所致 y3 重启风扇转速过低或过热 CPUCPU x2y4 主板电容爆浆 y5 非法关机 y6 磕碰电脑 y7 开机无响应显示器、主机电源没插好 x3y8 显示器与主板信号接口处脱落 y9 开机后风扇转但黑屏 CPU y10 按开机键风扇不转 CPU y11 或主板物理损坏 CPU y12 y电源或主板烧毁 13 y电脑内进入大量灰尘 14 显示器色斑磁化现象 x4y15 注：由于这篇文章是以“电脑常见硬件故障解决方案”为核心，所以排除电脑软件故障。本 文中的“常见故障”是指电脑在正常使用过程中，非人为原因出现的故障。其它故障不在本 文讨论范围之内，比如说：新攒的电脑；更换CPU、内存、硬盘、显卡等；暴力磕碰等情 况下出现的故障。[2] 3.2网络模型的符号确定 该模型以故