原文服务方: 中国机械工程       
摘要:
将粗糙集理论和神经网络相结合并应用到航空发动机磨损故障诊断中,依据属性的重要性和决策表的相容性,用自组织神经网络完成连续数据离散处理这一关键环节,采用粗糙集理论对征兆信息进行属性约简,获取征兆的主要特征,为神经网络结构简化和子神经网络的构成等奠定了基础,通过基于D-S证据理论的方法得到最终的融合结果.将该方法用于某型航空发动机的磨损故障诊断专家系统中,实验证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于粗糙集-集成神经网络的航空发动机磨损故障诊断方法
来源期刊 中国机械工程 学科
关键词 磨损故障 航空发动机 粗糙集 集成神经网络
年,卷(期) 2007,(21) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 2580-2584
页数 5页 分类号 V263.6
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-132x.2007.21.015
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 左洪福 353 4514 31.0 48.0
2 文振华 12 189 8.0 12.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
磨损故障
航空发动机
粗糙集
集成神经网络
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
中国机械工程
月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市洪山区南李路湖北工业大学
1990-01-01
中文
出版文献量(篇)
13171
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总被引数(次)
206238
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