计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
5期
67-69,78
,共4页
支持向量机%径向基网络%特征变换%故障诊断
支持嚮量機%徑嚮基網絡%特徵變換%故障診斷
지지향량궤%경향기망락%특정변환%고장진단
为了解决径向基网络(RBF NN)结构设计的随机性,进一步优化RBF网络性能,提出一种基于支持向量机(SVM)的径向基网络结构优化方法.通过训练得到的SVM确定径向基网络的隐层节点个数、隐层权值和阈值;同时利用SVM对输入向量进行特征变换,进一步对输入向量进行维数约简.通过齿轮箱的故障诊断实验表明,优化后的RBF网络具有更精简、稳定的网络结构,能得到更准确的诊断结果.
為瞭解決徑嚮基網絡(RBF NN)結構設計的隨機性,進一步優化RBF網絡性能,提齣一種基于支持嚮量機(SVM)的徑嚮基網絡結構優化方法.通過訓練得到的SVM確定徑嚮基網絡的隱層節點箇數、隱層權值和閾值;同時利用SVM對輸入嚮量進行特徵變換,進一步對輸入嚮量進行維數約簡.通過齒輪箱的故障診斷實驗錶明,優化後的RBF網絡具有更精簡、穩定的網絡結構,能得到更準確的診斷結果.
위료해결경향기망락(RBF NN)결구설계적수궤성,진일보우화RBF망락성능,제출일충기우지지향량궤(SVM)적경향기망락결구우화방법.통과훈련득도적SVM학정경향기망락적은층절점개수、은층권치화역치;동시이용SVM대수입향량진행특정변환,진일보대수입향량진행유수약간.통과치륜상적고장진단실험표명,우화후적RBF망락구유경정간、은정적망락결구,능득도경준학적진단결과.
