原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
学习向量量化(LVQ)神经网络可以通过监督学习完成对输入向量模式的准确分类,提出了一种基于改进的LVQ神经网络的发动机故障诊断方法,介绍了LVQ神经网络及其改进的学习算法.以长城哈佛GW2.8TC型发动机为实验对象,让发动机在怠速状况下,对发动机进行故障设置,利用金德KT600电脑故障诊断仪采集发动机数据流,运用改进的LVQ神经网络建立诊断模型,诊断结果表明,改进的LVQ神经网络能对发动机故障做出正确分类,准确率比较高.
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文献信息
篇名 基于改进的LVQ神经网络的发动机故障诊断
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 改进的LVQ神经网络 发动机 故障诊断 神经元
年,卷(期) 2015,(17) 所属期刊栏目 测控技术
研究方向 页码范围 107-109
页数 3页 分类号 TN98-34
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 巴寅亮 新疆农业大学机械交通学院 28 73 5.0 7.0
2 王书提 新疆农业大学机械交通学院 10 38 4.0 5.0
3 谢鑫 新疆农业大学机械交通学院 7 18 2.0 4.0
4 郭增波 5 10 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
改进的LVQ神经网络
发动机
故障诊断
神经元
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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