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改进椭球单元网络及其在故障诊断中的应用
被引:2
作者
:
贾民平
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0
机构:
东南大学
贾民平
王刚
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机构:
东南大学
王刚
论文数:
引用数:
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机构:
钟秉林
机构
:
[1]
东南大学
[2]
教育部
来源
:
中国机械工程
|
1999年
/ 08期
关键词
:
椭球单元;
神经网络;
故障诊断;
噪声;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP206 [调整、测试];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
椭球单元通过高斯分布逼近形成各模式类的决策区域,是一种非常适合于模式识别任务的前馈型人工神经网络模型。提出改进椭球单元神经网络的训练权重组,即采用多权重组,增强了椭球单元网络的抗干扰能力,提高了网络的故障诊断能力,并给出了权重选择方法。仿真和试验验证了该方法的正确性。
引用
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页码:58 / 61
页数:4
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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
;
黄仁
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黄仁
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