| 人工智能在故障诊断中的应用研究 |
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| 引用本文： | 张继研,邴兆虹,张利,历风满,田立.人工智能在故障诊断中的应用研究[J].辽宁大学学报(自然科学版),2012,39(3):231-237. |
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| 作者姓名： | 张继研 邴兆虹 张利 历风满 田立 |
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| 作者单位： | 1. 大连理工大学信息技术实验中心,辽宁大连,116024
2. 辽宁大学信息学院,辽宁沈阳,110036 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61174115);辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2010153) |
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| 摘 要： | 针对神经网络存在的缺点和不足,主要分析神经网络和粗糙集、支持向量机、粒子群、小波相结合使用的方法.粗糙集和神经网络相结合用于故障诊断,可以通过粗糙集的知识约简功能大量消除训练样本中的冗余信息,减少神经网络的输入层节点,简化网络结构,缩短训练时间;基于神经网络和支持向量机的复合故障诊断技术不但可以进一步提高个体模型预测精度,而且可以使故障诊断模型始终处于最优识别状态;粒子群优化神经网络能够加快网络收敛速度,提高训练精度;小波神经网络能够很好地对故障进行分类,具有较高的识别精度.
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| 关 键 词： | 神经网络 粗糙集 支持向量机 粒子群 小波 |
Application Research of Artificial Intelligence in Fault Diagnosis |
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| ZHANG Ji-yan
,
BING Zhao-hong
,
ZHANG Li
,
LI Feng-man
,
TIAN Li.Application Research of Artificial Intelligence in Fault Diagnosis[J].Journal of Liaoning University(Natural Sciences Edition),2012,39(3):231-237. |
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| Authors: | ZHANG Ji-yan BING Zhao-hong ZHANG Li LI Feng-man TIAN Li |
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| Institution: | 1.Lab Center of Information Technology,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China; 2.School of Information,Liaoning University,Shenyang 110036,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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