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671.
基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行. 相似文献
672.
装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。 相似文献
673.
674.
675.
基于径向基神经网络的水下振动物体辐射噪声级别分类研究 总被引:3,自引:1,他引:2
运用径向基神经网络,利用水下振动物体内表面加速度信号对其辐射噪声级别进行分类,达到判断其声隐身性的目的.该方法的运算量较传统方法大大降低,极大地提高了计算速度.实例表明,该方法能较准确地对水下振动物体辐射声场声压级别进行分类,进而对其推广应用于潜艇提供了较好的依据. 相似文献
676.
基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对核动力蒸汽发生器在瞬态、启动和低功率下的“收缩”与“膨胀”现象引起的逆动力学效应使核动力蒸汽发生器水位特性难以辨识的问题,提出了基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识的新方法.采用串-并联型辨识结构,以保证辨识的收敛性和稳定性.网络训练采用Levenberg-Marququardt BP学习算法.仿真结果表明,所提出的方法能够正确地辨识核动力蒸汽发生器的水位特性,且具有较高的辨识精度. 相似文献
677.
智能理论在BIT设计与故障诊断中的应用 总被引:20,自引:0,他引:20
近20年来机内测试(BIT)技术从理论到应用取得了显著进展,已成为提高产品测试性和诊断能力的有效途径。本文概述了BIT技术的特点,分析了国内外BIT的发展趋势,对BIT智能化从系统设计、信息处理到综合决策各阶段进行概括,对专家系统、神经网络、模糊理论、信息融合等智能理论在BIT中的应用进行了综合分析,并初步建立智能BIT的理论框架 相似文献
678.
本文介绍调制信号的神经网络识别方法,以及多进制数字调相信号的次优识别方法,实验结果表明两种方法具有正确识别率高,信噪比要求低,性能优于目前使用的识别方法。 相似文献
679.
680.
改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究 总被引:9,自引:2,他引:7
利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的. 相似文献