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摘要:
在故障诊断领域,神经网络故障诊断方法以其优良的特性正得到越来越广泛的应用.本文针对无人机的特点提出一种基于RBF神经网络故障诊断方法,通过建立神经网络预测器来实现无人机机载传感器的故障诊断,其中网络学习算法的选取将直接影响神经网络故障诊断的性能.正交最小二乘算法(OLS)以其在设定网络参数方面的优点常用来作为RBF神经网络学习算法.本文将介绍OLS算法的原理和实现步骤,通过VC + +6.0编程实现OLS算法,并利用无人机机载传感器数据来验证OLS算法的有效性.
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文献信息
篇名 OLS算法在无人机传感器故障诊断中的应用
来源期刊 飞机设计 学科 工学
关键词 故障诊断 RBF神经网络 OLS算法
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 56-59
页数 4页 分类号 TP18
字数 2386字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4599.2006.02.014
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 李秀娟 南京航空航天大学自动化学院 38 250 9.0 14.0
2 曹杭炜 南京航空航天大学自动化学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
RBF神经网络
OLS算法
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
飞机设计
双月刊
1673-4599
21-1339/V
大16开
辽宁省沈阳市
1980
chi
出版文献量(篇)
1881
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5
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7568
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