计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
14期
231-234
,共4页
构造型神经网络%故障诊断%覆盖%算法
構造型神經網絡%故障診斷%覆蓋%算法
구조형신경망락%고장진단%복개%산법
提出一种新的故障诊断方法,以便更加有效地解决具有先验知识的故障分类问题.以先验样本点为中心,利用内积判断样本数据的相似度,从而进行聚类分析,在特征空间里作超平面与球面相交,得到一个球面覆盖领域,从而将神经网络训练问题转化为点集的覆盖问题.该算法以构造型神经网络为基础,其特点是直接对故障样本数据进行处理,由于覆盖中心确定,该算法构造出的是隐层元最少的网络结构,有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题.计算机仿真实验结果证实了该算法的有效性.
提齣一種新的故障診斷方法,以便更加有效地解決具有先驗知識的故障分類問題.以先驗樣本點為中心,利用內積判斷樣本數據的相似度,從而進行聚類分析,在特徵空間裏作超平麵與毬麵相交,得到一箇毬麵覆蓋領域,從而將神經網絡訓練問題轉化為點集的覆蓋問題.該算法以構造型神經網絡為基礎,其特點是直接對故障樣本數據進行處理,由于覆蓋中心確定,該算法構造齣的是隱層元最少的網絡結構,有效地剋服瞭傳統神經網絡訓練時間長、學習複雜的問題.計算機倣真實驗結果證實瞭該算法的有效性.
제출일충신적고장진단방법,이편경가유효지해결구유선험지식적고장분류문제.이선험양본점위중심,이용내적판단양본수거적상사도,종이진행취류분석,재특정공간리작초평면여구면상교,득도일개구면복개영역,종이장신경망락훈련문제전화위점집적복개문제.해산법이구조형신경망락위기출,기특점시직접대고장양본수거진행처리,유우복개중심학정,해산법구조출적시은층원최소적망락결구,유효지극복료전통신경망락훈련시간장、학습복잡적문제.계산궤방진실험결과증실료해산법적유효성.
