原文服务方: 科技与创新       
摘要:
在故障诊断领域中,由于大量相关且冗余的数据存在,我们往往很难找出故障原因与故障征兆之间的对应关系,所以只能通过对诊断信息的合理约简,来减少冗余数据对系统结果的影响.本文提出了一种基于变精度粗糙集模型和神经网络相结合的方法应用于旋转机械故障诊断,目的是为了更好的解决故障特征提取和诊断规则获取问题.
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文献信息
篇名 基于VPRS和神经网络的旋转机械故障诊断
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 故障诊断 变精度粗糙集 离散化 约简 人工神经网络
年,卷(期) 2008,(34) 所属期刊栏目 故障诊断
研究方向 页码范围 160-161,166
页数 3页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.34.068
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
变精度粗糙集
离散化
约简
人工神经网络
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
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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202805
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