原文服务方: 科技与创新       
摘要:
针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法.该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散化,使用粗糙集化简由输入输出属性构成的决策表,利用约简后的输入量重新构建神经网络故障诊断模型,使原有模型得到优化并以柴油机故障诊断为例说明该方法的有效性.
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文献信息
篇名 概率神经网络故障诊断的粗糙集优化方法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 粗糙集 模糊C均值聚类 概率神经网络 故障诊断
年,卷(期) 2007,(19) 所属期刊栏目 故障诊断
研究方向 页码范围 202-204
页数 3页 分类号 TP118
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.19.082
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
模糊C均值聚类
概率神经网络
故障诊断
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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