| 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
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| 程晓春; 余先川
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| 2000
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| 发表期刊 | 模式识别与人工智能
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| ISSN | 1003-6059
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| 卷号 | 13期号:3页码:338-341 |
| 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. |
| 收录类别 | wanfang
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| 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
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| 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
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| 语种 | 中文
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| 内容类型 | 期刊论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/13536
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| 专题 | 中国科学院软件研究所
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
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,2000,13(3):338-341.
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| APA |
程晓春,&余先川.(2000).综合信息的多神经网系统应用于引擎故障诊断.模式识别与人工智能,13(3),338-341.
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| MLA |
程晓春,et al."综合信息的多神经网系统应用于引擎故障诊断".模式识别与人工智能 13.3(2000):338-341.
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