基于SOM神经网络的航舵故障分类方法

• 作者: 余家祥 司南 周晶 田庆战
• 来源期刊: 信息与电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射 人工神经网络 故障诊断 航舵
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 339-342
• 分类号: TP391
• 字数: 2045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2892.2012.03.020

摘要

为解决航舵故障诊断的复杂非线性模式分类问题,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络的航舵故障诊断方法,构造一个2层SOM神经网络,训练后多个权值向量位于输入向量聚类中心,实现快速有效的自适应分类.仿真结果表明:SOM网络经过100次训练即可实现聚类,对有限故障测试样本分类准确率可达90％,对航舵故障诊断具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余家祥	海军大连舰艇学院训练部	34	145	8.0	9.0
2	周晶	海军大连舰艇学院训练部	18	75	5.0	7.0
3	司南	海军大连舰艇学院训练部	7	22	3.0	4.0
4	田庆战	海军大连舰艇学院训练部	2	10	2.0	2.0