北京理工大学学报
北京理工大學學報
북경리공대학학보
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2005年
5期
399-401
,共3页
唐富华%郭银景%杨阳%康景利
唐富華%郭銀景%楊暘%康景利
당부화%곽은경%양양%강경리
BP神经网络%递归神经网络%故障诊断%系统仿真
BP神經網絡%遞歸神經網絡%故障診斷%繫統倣真
BP신경망락%체귀신경망락%고장진단%계통방진
针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出了一种带偏差单元的IRN(internally recurrent network)网络模型,根据BP算法推导出了该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了故障诊断方面的仿真分析.试验结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有了很大提高,具有很好的实用性.
針對BP神經網絡在學習速度方麵的不足,在Jordan和Elman網絡結構的基礎上,提齣瞭一種帶偏差單元的IRN(internally recurrent network)網絡模型,根據BP算法推導齣瞭該網絡模型的權繫數調整規則,併應用該網絡模型進行瞭故障診斷方麵的倣真分析.試驗結果錶明,該網絡模型的收斂速度比一般BP網絡有瞭很大提高,具有很好的實用性.
침대BP신경망락재학습속도방면적불족,재Jordan화Elman망락결구적기출상,제출료일충대편차단원적IRN(internally recurrent network)망락모형,근거BP산법추도출료해망락모형적권계수조정규칙,병응용해망락모형진행료고장진단방면적방진분석.시험결과표명,해망락모형적수렴속도비일반BP망락유료흔대제고,구유흔호적실용성.
