| 應用領域 | 環(huán)保 |
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| 參考價 | ¥2600 |
| 訂貨量 | 1 |
更新時間:2021-06-16 14:17:36瀏覽次數(shù):529
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由于錯誤診斷系統(tǒng)的復雜性,將神經(jīng)網(wǎng)絡利用于障診斷系統(tǒng)的籌劃中,將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構和學習成就。為了減少工作的復雜性,減少網(wǎng)絡學習時間,本文將錯誤診斷知識湊集分解為幾個邏輯上獨立的子湊集,每一個子湊集再分解為若干規(guī)則
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子集,爾后根據(jù)規(guī)則子集來結(jié)構網(wǎng)絡。每個規(guī)則子集都是一個邏輯上獨立的子網(wǎng)絡的映射,規(guī)則子集間的聯(lián)系,經(jīng)過進程子網(wǎng)絡的權系矩陣表示。各個子網(wǎng)絡獨立地利用BP學習算法分別結(jié)束學習演習。由于分解后的子網(wǎng)絡比原來的網(wǎng)絡規(guī)模小得多且成就局部化了,從而使演習時間大為減少。利用集成BP網(wǎng)絡結(jié)束液壓泵軸承錯誤診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機理特性和BP算法,每一個子網(wǎng)絡均為一個BP網(wǎng)絡,各個子網(wǎng)絡由BP算法各自學習,學習后的結(jié)果由控制網(wǎng)絡集成。BP網(wǎng)絡的學習算法如 把選取的每一個特性參數(shù)(包括能量特性,幅值特性和倒譜包絡特性)x的值映像到神經(jīng)網(wǎng)絡輸入輸入層的單個節(jié)點上
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