计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2009年
6期
233-234,243
,共3页
故障诊断%模糊神经网络%模糊聚类%学习算法
故障診斷%模糊神經網絡%模糊聚類%學習算法
고장진단%모호신경망락%모호취류%학습산법
提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法.利用改进的模糊C-均值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型.将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型.最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点.
提齣一種基于模糊神經網絡的飛機某繫統故障診斷方法.利用改進的模糊C-均值聚類算法進行結構辨識,從而自動穫得模糊規則庫,併得到模糊模型的初始參數;然後生成與之相匹配的初始模糊神經網絡,併通過學習算法訓練網絡來進行參數辨識,得到一箇精確的模糊模型.將該繫統地麵實測數據作為樣本數據,建立起瞭基于模糊神經網絡的飛機某繫統故障診斷模型.最後對該模型進行測試與分析,結果錶明該方法具有抗譟、抗敏感、診斷準確度高等優點.
제출일충기우모호신경망락적비궤모계통고장진단방법.이용개진적모호C-균치취류산법진행결구변식,종이자동획득모호규칙고,병득도모호모형적초시삼수;연후생성여지상필배적초시모호신경망락,병통과학습산법훈련망락래진행삼수변식,득도일개정학적모호모형.장해계통지면실측수거작위양본수거,건립기료기우모호신경망락적비궤모계통고장진단모형.최후대해모형진행측시여분석,결과표명해방법구유항조、항민감、진단준학도고등우점.
