神经网络应用于空调系统故障诊断的研究

针对矿用通风机故障具有不确定性和复杂性的问题,利用风机的振动参数进行推理,提取常见故障振动信号的特征频谱值来组建及训练神经网络,以此建立诊断系统进行故障类型的识别。诊断结果与实际故障相符,表明基于模糊

研究了集成神经网络故障诊断方法,并利用Matlab7.0编写了该计算方法;设计搭建了提升机故障诊断系统硬件系统,以虚拟仪器Lab VIEW8.6平台对系统的软件进行设计与开发。测试证明系统性能良好,满

外汇预测在金融中有重要意义，可辅助投资策略制定、降低企业汇率风险、优化经济政策，对国际贸易关系产生影响。本实验利用神经网络进行时间序列数据预测，以欧元和美元兑换率为例，采用Python编程，利用pan

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基于RS-BP煤矿供电系统故障诊断的研究，郭强，李春华，煤矿供电系统的安全,在煤矿安全生产方面具有特别重要的意思。针对煤矿供电系统故障的特点，本文以开关、保护等信息为基础，将粗�