神经网络集成融合模型研究及应用

• 作者: 张晓丹 赵海
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 神经网络集成融合模型 特征级融合 诊断准确率
• 年，卷（期）: 2007,（14）
• 所属期刊栏目: 工程应用技术与实现
• 页码范围: 210-212
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.14.075

摘要

针对专家系统等单一模型解决发动机故障诊断存在的算法复杂度高、诊断准确率低等问题,提出了BP神经网络集成与DS证据推理相融合的神经集成融合模型,不仅实现了发动机不同部位的专家经验与实际观测数据的特征级融合,还实现了多个模型的优势互补.通过对该方法和传统的专家系统方法比较得出,神经网络集成融合方法提高了7.1%的诊断准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵海	东北大学信息科学与工程学院	416	3872	28.0	45.0
2	张晓丹	东北大学信息科学与工程学院	16	223	8.0	14.0