基于ART网的直流提升机故障诊断

• 作者: 杨天奇
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: ART网 故障诊断 直流提升机
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 自动测试·过程控制
• 页码范围: 22-23
• 页数: 2页
• 分类号: TP277|TH211
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2000.02.008

摘要

神经元的自组织聚类网络(ART)能够通过自组织学习进行模式分类,并能够按训练集分类识别以后的模式,可完成直流提升机故障模式的在线识别和诊断.这种方法训练和运算速度快,不会陷入局部极小,当包含新的样本时,不必全部重新训练.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨天奇	暨南大学计算机科学系	44	282	9.0	14.0