计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
13期
199-201
,共3页
自组织映射%斥力平衡%可信故障诊断%聚类迁移%神经网络
自組織映射%斥力平衡%可信故障診斷%聚類遷移%神經網絡
자조직영사%척력평형%가신고장진단%취류천이%신경망락
自组织映射(SOM)神经网络存在训练结果不稳定、识别率低的问题.为此,提出一种斥力平衡SOM神经网络方法(RESOM).该方法使用斥力原理,根据SOM模式区域在斥力场中迁移到的斥力平衡位置进行模式识别.比较普通SOM神经网络、SVM.RESOM对故障模式的识别结果表明,该方法训练时间少、识别正确率高、识别结果稳定.
自組織映射(SOM)神經網絡存在訓練結果不穩定、識彆率低的問題.為此,提齣一種斥力平衡SOM神經網絡方法(RESOM).該方法使用斥力原理,根據SOM模式區域在斥力場中遷移到的斥力平衡位置進行模式識彆.比較普通SOM神經網絡、SVM.RESOM對故障模式的識彆結果錶明,該方法訓練時間少、識彆正確率高、識彆結果穩定.
자조직영사(SOM)신경망락존재훈련결과불은정、식별솔저적문제.위차,제출일충척력평형SOM신경망락방법(RESOM).해방법사용척력원리,근거SOM모식구역재척력장중천이도적척력평형위치진행모식식별.비교보통SOM신경망락、SVM.RESOM대고장모식적식별결과표명,해방법훈련시간소、식별정학솔고、식별결과은정.
