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题名:
综合信息的多神经网系统应用于引擎故障诊断
其他题名: engine fault diagnosis using multiple neural networks based on information synthesis
作者: 程晓春 ; 余先川
关键词: 人工神经网 ; 诊断 ; 信息综合 ; 综合信息 ; 人工神经网 ; 系统应用 ; 引擎 ; 故障诊断 ; NEURAL NETWORKS ; 子任务 ; 神经网络系统 ; 诊断故障 ; 训练 ; 系统性能 ; 任务分解 ; 数据层 ; 全互连 ; 可识别 ; 决策层 ; 学习
刊名: 模式识别与人工智能
发表日期: 2000
卷: 13, 期:3, 页:338-341
收录类别: wanfang
部门归属: 中国科学院软件研究所,计算机科学开放研究实验室,北京,100080;吉林大学,符号计算与知识工程实验室,长春,130023;长春科技大学,数学地质研究所,长春,100875;北京师范大学,信息科学学院计算机系,北京,130026
摘要: 在数据层和决策层综合信息,采用多人工神经网络系统诊断故障.通过对全互连、前馈、BP人工神经网的学习训练,可识别不同类型的故障;将诊断任务分解为多个子任务,对每个子任务训练相应的神经网,最后将多个神经网的结果综合起来,以提高系统性能.
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/13536
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综合信息的多神经网系统应用于引擎故障诊断.pdf(227KB)----限制开放-- 联系获取全文

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程晓春,余先川. 综合信息的多神经网系统应用于引擎故障诊断[J]. 模式识别与人工智能,2000-01-01,13(3):338-341.
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