计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
8期
236-237,242
,共3页
人工神经网络%结构优化%状态监测%特征压缩
人工神經網絡%結構優化%狀態鑑測%特徵壓縮
인공신경망락%결구우화%상태감측%특정압축
运用多特征参数进行设备状态监测是一种具有较高精确度的技术手段,但是当检测参数数量较大时运算量是一个不客忽视的问题.针对采用人工神经网络进行设备状态检测时的结构优化问题进行研究,提出由特征压缩层和检测层组成串联网络的方法建立神经网络检测模型.仿真结果表明,该组合网络减小了运算量,改善了网络收敛性能.
運用多特徵參數進行設備狀態鑑測是一種具有較高精確度的技術手段,但是噹檢測參數數量較大時運算量是一箇不客忽視的問題.針對採用人工神經網絡進行設備狀態檢測時的結構優化問題進行研究,提齣由特徵壓縮層和檢測層組成串聯網絡的方法建立神經網絡檢測模型.倣真結果錶明,該組閤網絡減小瞭運算量,改善瞭網絡收斂性能.
운용다특정삼수진행설비상태감측시일충구유교고정학도적기술수단,단시당검측삼수수량교대시운산량시일개불객홀시적문제.침대채용인공신경망락진행설비상태검측시적결구우화문제진행연구,제출유특정압축층화검측층조성천련망락적방법건립신경망락검측모형.방진결과표명,해조합망락감소료운산량,개선료망락수렴성능.
