原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对BP神经网络和传统DBD算法的不足,引入了一种结合遗传算法思想的新算法;通过对学习率的修正量有指导随机互换、修改学习率的增量因子和修改作用函数等方法,较好地解决了BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部最小,以及对参数选择过于敏感的问题;该算法在柴油机燃油供给系统的故障诊断中取得了很好的效果;同时,利用燃油压力波中提取的主要特征点的特征值进行燃油供给系统的故障诊断,具有较高的准确度.
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文献信息
篇名 基于改进DBD算法的神经网络在柴油机故障诊断中的应用
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 DBD算法 遗传算法 神经网络 故障诊断
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 自动化测试技术
研究方向 页码范围 321-323,342
页数 4页 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI
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 路锋 装甲兵工程学院机械工程系 6 15 3.0 3.0
3 司爱威 装甲兵工程学院机械工程系 13 347 8.0 13.0
6 程慧 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
DBD算法
遗传算法
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
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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