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
王刚
钟秉林
机构
[1] 东南大学
[2] 教育部
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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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 ;
钟秉林 ;
黄仁 .
振动工程学报, 1997, (02) :15-22