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摘要:
针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,探讨了采用ART2神经网络的汽轮机组故障诊断方法.根据ART2网络学习与记忆的特点,对模型进行改进,解决了原始ART2网络权值学习的随机偏移问题, 有效地过滤了噪声.仿真结果表明:该诊断方法快速、准确且易于工程实现.
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文献信息
篇名 基于改进ART2神经网络的汽轮机故障诊断
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 ART2神经网络 汽轮机 故障诊断 模式识别
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 故障·诊断
研究方向 页码范围 220-222
页数 3页 分类号 TP306|TK26
字数 1960字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0794.2009.01.094
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕秀江 长春工业大学电气与电子工程学院 16 33 4.0 4.0
2 于海涛 长春工业大学电气与电子工程学院 2 3 1.0 1.0
3 杜贵明 长春工业大学电气与电子工程学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
ART2神经网络
汽轮机
故障诊断
模式识别
研究起点
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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
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
出版文献量(篇)
21080
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