兵工自动化
兵工自動化
병공자동화
ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION
2005年
1期
90
,共1页
据故障现象与原因模糊集合及其隶属度,建立总模糊关系隶属度矩阵.导出故障原因计算模型和故障诊断数学模型,并采用改进的5层BP模糊神经网络求解.通过BP网络学习,若输出层出现误差,把误差逐层反向传播至各节点,算出各节点的参考误差,并据此自动调整模糊推理模型中的隶属函数,即可量化输出层输出模糊化数值.
據故障現象與原因模糊集閤及其隸屬度,建立總模糊關繫隸屬度矩陣.導齣故障原因計算模型和故障診斷數學模型,併採用改進的5層BP模糊神經網絡求解.通過BP網絡學習,若輸齣層齣現誤差,把誤差逐層反嚮傳播至各節點,算齣各節點的參攷誤差,併據此自動調整模糊推理模型中的隸屬函數,即可量化輸齣層輸齣模糊化數值.
거고장현상여원인모호집합급기대속도,건립총모호관계대속도구진.도출고장원인계산모형화고장진단수학모형,병채용개진적5층BP모호신경망락구해.통과BP망락학습,약수출층출현오차,파오차축층반향전파지각절점,산출각절점적삼고오차,병거차자동조정모호추리모형중적대속함수,즉가양화수출층수출모호화수치.