基于小波网络的风机振动故障趋势预测

基于小波的神经网络纹理分类程序。使用方便注释清楚

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基于小波的神经网络matlab代码

为了能够准确、快速地对火电厂锅炉进行故障诊断,系统地研究了小波神经网络在锅炉故障诊断的应用。提出了小波神经网络的数学模型;制定了小波神经网络的训练算法;以火电厂锅炉常见故障烟道再燃烧为例,对其进行了故

针对煤矿井下电网发生单相接地故障后定位困难,现有测距方法可靠性及测距精度低等问题,提出基于故障后暂态电气量由遗传算法优化小波神经网络,实现井下电缆馈线单相接地故障测距的方法。通过不同过渡电阻,故障距离

基于模糊小波神经网络的永磁直线同步电机故障诊断

由于模拟电路的非线性、容差性及元器件参数的连续可变性等特点的存在,传统的模拟电路故障诊断手段在实际运用中已经很难得到令人满意的结果。 本文将小波变换与神经网络结合,对特征提取进行优化,以雷达滤波电路为

传统的小波神经网络以梯度下降法训练网络,而梯度下降法易导致网络出现收敛早熟、陷入局部极小等问题,影响网络训练的精度。文章将萤火虫算法用于训练小波神经网络,在全局内搜寻网络的最优参数。为了提高萤火虫算法

针对直接多类分类方法，提出了一种新的基于直接构造多类SVM分类器的模糊多类支持向量机算法FCS-SVM。在算法中，重构了优化问题及其约束条件，以及Lagrange公式，并进行了推导。通过在标准数据集上

针对电磁辐射信号的特点,提出用小波神经网络建立煤岩破裂电磁辐射预测模型,用最大最小蚁群算法来训练网络初始参数,改善网络性能,并引入扰动因子和惩罚因子来解决算法的局部收敛和收敛速度慢的问题。以开滦煤样为