郑州大学学报（工学版）
鄭州大學學報（工學版）
정주대학학보（공학판）
JOURNAL OF ZHENGZHOU UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2005年
4期
89-92
,共4页
RBF网络%正交最小二乘法%输入聚类法%输出-输入聚类法
RBF網絡%正交最小二乘法%輸入聚類法%輸齣-輸入聚類法
RBF망락%정교최소이승법%수입취류법%수출-수입취류법
目前已有的几种RBF网络训练方法对于含有随机噪声的复杂样本训练速度过慢且分类性能不稳定,依据相对熵最小原理,提出了一种改进的RBF网络训练方法--输出-输入聚类法.利用此方法对旋转机械故障样本进行训练,并与其它方法进行了比较,结果表明,此训练方法用时短,网络结构简单,受噪声影响小.将所创建网络应用于故障诊断,实例表明,此方法训练的网络诊断结果准确,在故障诊断中具有良好的应用前景.
目前已有的幾種RBF網絡訓練方法對于含有隨機譟聲的複雜樣本訓練速度過慢且分類性能不穩定,依據相對熵最小原理,提齣瞭一種改進的RBF網絡訓練方法--輸齣-輸入聚類法.利用此方法對鏇轉機械故障樣本進行訓練,併與其它方法進行瞭比較,結果錶明,此訓練方法用時短,網絡結構簡單,受譟聲影響小.將所創建網絡應用于故障診斷,實例錶明,此方法訓練的網絡診斷結果準確,在故障診斷中具有良好的應用前景.
목전이유적궤충RBF망락훈련방법대우함유수궤조성적복잡양본훈련속도과만차분류성능불은정,의거상대적최소원리,제출료일충개진적RBF망락훈련방법--수출-수입취류법.이용차방법대선전궤계고장양본진행훈련,병여기타방법진행료비교,결과표명,차훈련방법용시단,망락결구간단,수조성영향소.장소창건망락응용우고장진단,실례표명,차방법훈련적망락진단결과준학,재고장진단중구유량호적응용전경.
