基于无监督神经网络的故障模式识别

• 作者: 何涛 史铁林 李伟 钟飞
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 无监督神经网络 模式识别 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 742-744,764
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2006.06.015

摘要

无监督学习的竞争式神经网络是一种数据聚类方法,能保持输入空间的拓扑关系不变,借助于一维或二维输出平面的一组有序的向量,实现高维数据的聚类和可视化;探讨了一种无监督神经网络--SOFM网络原理、思想和算法步骤,研究了无监督网络在模式识别中的应用,提出了基于SOFM网络的故障模式识别和状态监测方法;通过实例研究了SOFM网络在机械设备故障模式识别和状态监测中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟飞	湖北工业大学机械学院	44	232	7.0	14.0
2	何涛	湖北工业大学机械学院	56	190	7.0	11.0
3	李伟	湖北工业大学机械学院	32	93	6.0	8.0
4	史铁林	湖北工业大学机械学院	8	39	4.0	6.0