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摘要:
应用模糊模块化神经网络和递推合成BP网络,并结合混合型知识表示和知识获取方法、基于知识的专家系统等技术对锅炉故障诊断与预测问题进行了研究.文章所建的用于锅炉故障诊断的模糊模块化神经网络模型因进行了样本聚类,实验结果表明:其网络训练的速度和精度明显提高,同时有效地解决了BP网络应用于复杂的锅炉系统故障诊断时容易陷入局部最小点的问题.且该网络采用多输出的结构,不仅能对故障是否发生进行诊断,而且还能判断故障发生的严重程度.
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文献信息
篇名 基于神经网络的电站锅炉故障诊断研究
来源期刊 华中电力 学科 工学
关键词 锅炉 故障诊断 神经网络 BP网络
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 试验与研究
研究方向 页码范围 1-5,8
页数 6页 分类号 TP273+.4|TK228
字数 4288字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-6519.2006.01.001
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 许汉平 4 18 2.0 4.0
2 邹江峰 武汉大学电气工程学院 18 281 9.0 16.0
3 杨波 10 118 6.0 10.0
4 赵永生 2 6 1.0 2.0
5 余亚峰 武汉大学电气工程学院 3 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2016(1)
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研究主题发展历程
节点文献
锅炉
故障诊断
神经网络
BP网络
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
华中电力
双月刊
1006-6519
42-1392/TM
大16开
湖北省武汉市
1988
chi
出版文献量(篇)
2104
总下载数(次)
2
总被引数(次)
9582
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