通信与网络中的优化的BP神经网络在电子设备故障诊断中的应用

滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一。滚动轴承很容易损坏，而它的工作条件通常比较复杂，很难对其故障进行准确判断。为了提高滚动轴承故障诊断的有效性，构建了一种新的基于改进量子蜂群算法和BP神经网络的滚动

基于BP神经网络的模拟电路故障诊断研究，陆润鸣，李志华，模拟电路的可靠性决定了电子设备的可靠性。在基于BP网络的模拟电路故障诊断中，针对网络样本中含有冗余信息及样本维数高的问题，�

BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统

提出基于三层BP神经网络的诊断模型,提取反映矿井通风机故障信息的振动信号频谱特征,用来训练神经网络。实测证明矿井通风机故障诊断系统高效、准确,可以推广应用。

针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突

本文提出了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数，进行能量特征提取、归一化，并结合BP网络强大的非线性分类能力和快速的

利用BP神经网络对转子故障进行建模分析。发挥神经网络的自学能力和联想能力,对非训练样本,做出控制决策,表现非常灵活。可根据实验数据进行网络训练,用新数据进行模型验证。还与概率神经网络(PNN)进行对比

在遵义县新材料工业园区平场工程土石方开挖中,为了达到良好的爆破效果,需对爆破参数进行优化研究。首先根据目前所采用的生产设备和爆破器材确定了中深孔台阶爆破所需优化的参数,利用BP神经网络以岩石性质参数、

神经网络-基于BP神经网络的蓄电池车辆调速控制器故障诊断.pdf 本帖最后由 MATNIU 于 2013-4-30 16:11 编辑 现在正在学习神经网络，希望大家多指教。想学点基于神经网络的电机故障

小波神经网络的构成和学习算法应用在煤矿设计故障处理中,实现了故障诊断。文章针对小波神经网络在煤矿传感设备故障处理中的应用进行研究,希望对煤矿工作有所帮助,提供参考。