基于粗集-神经网络的磨粒模式识别

被引：8

作者：

吴明赞

陈淑燕

陈森发

赵卫东

机构：

[1] 东南大学系统工程研究所

[2] 南京师范大学江苏省光电重点实验室

[3] 复旦大学管理学院

来源：

摩擦学学报 | 2002年 / 03期

关键词：

粗集; 神经网络; 磨粒识别;

D O I：

10.16078/j.tribology.2002.03.018

中图分类号：

TH117.1 [摩擦与磨损];

学科分类号：

摘要：

应用粗集理论中最小约简的近似算法 ,对磨粒的形状参数进行约简 ,找出判断磨粒模式的形状参数长短轴比 Rt和圆度 Rd,同时采用这些参数训练神经网络以进行磨粒模式识别 .结果表明 :应用此算法 ,对 63个已知样本和历时 2年多对柴油机 1 4 5个润滑油油样进行制谱分析判断 ,准确率在 90 %以上 ,比原来用模糊识别的准确率提高了约 1 0个百分点 ;使用 BP网络减化了网络结构 ,使网络的训练速度加快 ,整个系统变得简单、可靠、有效

引用

页码：235 / 237

页数：3