一种云样本的控制产生及在电路故障诊断中的应用

• 作者: 崔江 王友仁
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 云模型 特征样本 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 556-559
• 页数: 4页
• 分类号: O235|TM930
• 语种: 中文

摘要

为了选择电路故障诊断中的特征样本,提出了产生云样本的方法,并用于神经网络的训练和识别.首先采用逆向云理论对初始特征样本进行统计以获取数字特征,其次采用正向云理论产生扩展训练样本,并用新产生的样本训练两种神经网络.仿真结果表明,采用云样本训练的神经网络要比采用常规样本训练的性能稳健,具有较好的抗噪卢性能,在模拟电路故障诊断中达到了较好的诊断效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王友仁	南京航空航天大学自动化学院	190	2254	25.0	36.0
2	崔江	南京航空航天大学自动化学院	71	878	15.0	27.0