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一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法.利用模糊C 均值聚类法对测量空间进行分割,再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近,从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性.计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能,方案可行. 相似文献
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K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。 相似文献
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时间和频率同步问题是基于星载照射源的被动SAR系统的关键技术之一。为了研究时、频同步误差对其成像的影响,针对系统工作特性,分析了时、频同步误差的产生机理,建立了时、频同步误差模型,并利用二阶距离模型和RD成像算法,建立了完整的时、频同步误差到成像结果的传递模型,仿真验证了理论分析的准确性。理论推导和仿真计算结果指出了基于星载照射源的被动SAR系统对时间同步和频率同步的精度要求。分析结论对于指导基于星载照射源的被动SAR系统设计及同步方法研究具有重要意义。 相似文献