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摘要:
BP神经网络具有自主学习、联想能力,它能解决许多常规信息处理方法难以解决或无法解决的问题;而不同测量设备提取的信号征兆参数各异,唯有将数据源模糊处理,即将二者结合,才能够优势互补,将其应用于数控机床刀具故障磨损的状态识别当中,具有较强的应用价值,为其提供了一条行之有效的解决途径。
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故障诊断
模糊逻辑
BP(back propagation)神经网络
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 模糊逻辑与BP神经网络协同在刀具故障诊断中的应用
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 BP神经网络 模糊逻辑 刀具故障诊断
年,卷(期) 2020,(26) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 189-191
页数 3页 分类号 TP18
字数 语种
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 尤海鑫 华北理工大学理学院 2 0 0.0 0.0
2 郭莎莎 华北理工大学理学院 1 0 0.0 0.0
3 郭晓雨 华北理工大学理学院 1 0 0.0 0.0
4 李伟芳 华北理工大学理学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (16)
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2020(0)
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
模糊逻辑
刀具故障诊断
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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