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改进椭球单元神经网络方法在多故障诊断中的应用
被引:4
作者
:
贾民平
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0
h-index:
0
机构:
东南大学机械工程系!南京,东南大学机械工程系!南京
贾民平
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王钢
机构
:
[1]
东南大学机械工程系!南京,东南大学机械工程系!南京
来源
:
中国电机工程学报
|
1999年
/ 10期
关键词
:
多重故障椭球单元;
神经元网络;
故障诊断;
噪声;
D O I
:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.1999.10.002
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
椭球单元网络具有分类精度高,训练速度快,对于未知模式有良好的“拒绝”性能。文章提出了改进椭球单元神经网络的训练权重组,采用多权重组,提高了网络的故障诊断能力;利用椭球单元网络组合多个网络进行诊断,将多故障诊断任务分解,提高了诊断能力。仿真和实验验证了该方法的正确性
引用
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页码:7 / 10+14
页数:5
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共 2 条
[1]
机械故障诊断学.[M].钟秉林;黄仁主编;.机械工业出版社.1997,
[2]
基于椭球单元网络的旋转机械多故障同时性诊断
[J].
何永勇
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机构:
东南大学机械工程系
何永勇
;
钟秉林
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机构:
东南大学机械工程系
钟秉林
;
黄仁
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机构:
东南大学机械工程系
黄仁
.
振动工程学报,
1997,
(02)
:15
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何永勇
;
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东南大学机械工程系
钟秉林
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黄仁
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