白鲸算法优化BP神经网络BWO-BP故障识别数据分类原理和流程

白鲸优化（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了白鲸觅食的行为。应用于 BP (Back Propagation) 神经网络的 BWO-BP 故障识别数据分类，其基本原理和流程可以总结如下：

1. **初始化**：首先，随机生成一组神经网络权重作为初始种群，每个权重代表神经元之间的连接强度。

2. **评估适应度**：对于每个性质向量（即神经网络权重），计算其对应的 BP 神经网络在训练数据上的性能，比如误差率或精度，这个值就是适应度函数的评价。

3. **捕食行为**：白鲸算法采用领导者的概念，其中最好的个体被视为“最优捕获者”，其他的鲸鱼会尝试寻找更优解并模拟最优捕获者的搜索策略。这涉及随机生成新的解决方案，同时参考当前最佳解的位置和策略。

4. **更新位置**：根据捕食者-猎物模型，鲸鱼可能会调整它们的位置，通过线性和指数变换结合当前解和最优解来生成新解，这有助于跳出局部最优。

5. **循环迭代**：在一定次数的迭代周期内，不断重复上述过程，直到达到预设的最大迭代次数或适应度达到满意的水平。

6. **故障识别**：经过训练的 BWO-BP 神经网络对故障数据进行分类，输入特征通过神经网络得到预测结果，然后将实际故障状态与预测结果对比，判断是否为异常或故障类别。