模糊基函数神经网络在线跟踪自学习算法研究 |
| |
引用本文: | 许飞云,钟秉林,黄仁.模糊基函数神经网络在线跟踪自学习算法研究[J].工程科学,2007,9(11):48-53. |
| |
作者姓名: | 许飞云 钟秉林 黄仁 |
| |
作者单位: | 东南大学机械工程学院,南京210096,东南大学机械工程学院,南京210096,东南大学机械工程学院,南京210096 |
| |
基金项目: | “八六三”高技术研究发展计划资助项目(2001AA423240) |
| |
摘 要: | 提出了一种用于分类的模糊基函数(FBF)神经网络在线跟踪自学习算法,通过带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵,保存了原始样本所包含的类可能性分布信息,并在此基础上产生新增样本的目标输出用于训练FBF网络,以实现分类边界的在线跟踪;给出了带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵的递推算法,以克服传统方法需要保存大量以往训练样本带来的困难。所提出的方法用于旋转机械的故障识别,结果表明是可行的和有效的。
|
关 键 词: | 模糊基函数 自学习 故障诊断 |
修稿时间: | 3/9/2007 12:00:00 AM |
|
| 点击此处可从《工程科学》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《工程科学》下载免费的PDF全文 |
|