基于人工神经网络的设备维修

• 作者: 张小志 李光举 陈步英
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 人工神经网络 设备维修 过剩维修 事后维修
• 年，卷（期）: 2007,（24）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 276-277
• 页数: 2页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.24.108

摘要

利用长期进行的维修记录资料,采用人工神经网络方法对设备的维修性预计进行建模,并以上海-50拖拉机为例,使用大量的训练样本对建成的网络进行训练,训练结果表明,网络的输出结果精度很高,并且不需要进行复杂参数的选择.在上海-50拖拉机的维修性预计上反复实验应用,效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈步英	邢台职业技术学院电子工程系	35	121	7.0	9.0
2	李光举	邢台职业技术学院电子工程系	9	34	4.0	5.0
3	张小志	邢台职业技术学院电子工程系	14	37	4.0	5.0