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将多群体协同粒子群优化算法应用于RBF神经网络优化设计,不仅拓宽了算法本身的应用范围,而且在一定程度上提高了神经网络的泛化能力,为进一步利用神经网络解决实际工程问题提供了便利。利用优化后的RBF神经网
将基于案例的推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)引入到机械设备故障诊断系统中,建立了机械设备故障知识库和征兆特征知识库,提出了设备故障诊断案例知识表示方法,建立案例知识库。利用
提出一种改进的主元分析(PCA ) 方法. 利用主元相关变量残差统计量代替平方预测误差Q 统计量, 并采用 累积方差贡献率及复相关系数确定PCA 模型的主元数. 将改进的主元分析法应用于粘菌素发酵过程
针对传统的示功图识别方法对抽油机井进行故障诊断存在人工选取示功图特征,识别准确度低等问题,基于人工智能理论,提出一种卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)相结合的示功图智能识别模型。利用卷积神经
简单的介绍了模糊数学理论并以汽轮发电机故障为例,通过建立隶属函数和确定模糊矩阵,对引起异常故障进行定性分析,找出引起故障的主要原因,为技术人员提供了参考和借鉴,节省了大量时间和成本。
故障诊断方法研究现状,现有的故障诊断方法,现行比较流行的故障诊断方法
结合风力发电故障诊断系统的特点,提出了WiMAX技术在该系统中应用的方案,并介绍了其技术优势。同时给出了风力发电故障诊断系统中的WiMAX组网设计,证明了其应用的可行性。
介绍了LVQ神经网络的结构,学习算法及其步骤,利用煤矿风机振动频域的特征向量作为学习样本,建立与风机故障类型的映射关系,达到对风机的故障诊断。仿真结果表明,LVQ网络训练速度快,准确可靠,具有很好地泛
基于粒计算的SDG故障诊断及应用,刘艳红,谢刚,符号有向图(SignedDirectedGraph,SDG)故障诊断方法能表达复杂的因果关系,具有包容大规模潜在信息的能力,是一种完备地揭示系统故障的�
混凝土结构故障诊断问题包含极其丰富的内容,实际工程中又不断地提出各种新的要求,致使其利用传统的方法难以解决。应用神经网络(NN)与遗传算法(GA)来解决混凝土研究中的难点问题,已经成为当前混凝土结构故
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