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摘要:
现代设备的维护需要对设备所出现的故障能够做出准确而且迅速的判断,为满足这些要求,单纯地依靠传统的故障诊断专家系统是不够的,把人工智能中的神经网络知识应用到专家系统中去,建立神经网络专家系统;同时,把神经网络同规则库联合起来,又可达到优势互补的效果。在神经网络诊断中,采用牛顿算法和反向传播算法的联合对BP算法进行了一些改造,使收敛速度得以提高。在某油田注水泵机组故障诊断专家系统中应用了此种原理。
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文献信息
篇名 基于神经网络与规则库的故障诊断专家系统
来源期刊 北京机械工业学院学报(综合版) 学科 工学
关键词 神经网络 专家系统 规则库
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 6-10
页数 5页 分类号 TH113.21
字数 2677字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-6864.2001.01.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩秋实 北京机械工业学院机械工程系 57 623 12.0 24.0
2 鞠万群 北京机械工业学院机械工程系 2 38 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
专家系统
规则库
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京信息科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1674-6864
11-5866/N
大16开
北京市
1986
chi
出版文献量(篇)
2043
总下载数(次)
10
总被引数(次)
11074
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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