概率神经网络故障诊断的粗糙集优化方法

被引：4

作者：

徐袭 ^{[1
]}

李浩军 ^{[2
]}

范学鑫 ^{[1
]}

机构：

[1] 海军工程大学电气与信息工程学院

[2] 部队分队

来源：

微计算机信息 | 2007年 / 19期

关键词：

粗糙集; 模糊C均值聚类; 概率神经网络; 故障诊断;

D O I：

暂无

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：

针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法。该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散化,使用粗糙集化简由输入输出属性构成的决策表,利用约简后的输入量重新构建神经网络故障诊断模型,使原有模型得到优化并以柴油机故障诊断为例说明该方法的有效性。

引用

页码：202 / 204

页数：3

共 8 条

[1] 融合粗糙集和模糊聚类的连续数据知识发现 [J].