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基于PSO-RBFPNN的柴油机故障诊断
被引量：
4
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作者
李盘荣
《现代制造工程》
CSCD
2008年第10期103-106,共4页
提出一种基于粒子群优化算法(PSO)和径向基概率(RBFP)神经网络的新型进化神经网络模型(PSO-RBFPNN)。在实例研究中,该模型被应用于柴油机故障诊断中。试验结果表明,该方法具有运算效率高,收敛速度快的特点,是一种有效可靠的新型故障诊...
提出一种基于粒子群优化算法(PSO)和径向基概率(RBFP)神经网络的新型进化神经网络模型(PSO-RBFPNN)。在实例研究中,该模型被应用于柴油机故障诊断中。试验结果表明,该方法具有运算效率高,收敛速度快的特点,是一种有效可靠的新型故障诊断技术。
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关键词
粒子群优化算法
径向基概率神经网络
柴油机
故障诊断
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题名
基于PSO-RBFPNN的柴油机故障诊断
被引量：
4
1
作者
李盘荣
机构
无锡市广播电视大学
出处
《现代制造工程》
CSCD
2008年第10期103-106,共4页
文摘
提出一种基于粒子群优化算法(PSO)和径向基概率(RBFP)神经网络的新型进化神经网络模型(PSO-RBFPNN)。在实例研究中,该模型被应用于柴油机故障诊断中。试验结果表明,该方法具有运算效率高,收敛速度快的特点,是一种有效可靠的新型故障诊断技术。
关键词
粒子群优化算法
径向基概率神经网络
柴油机
故障诊断
Keywords
PSO （ Particle Swarm Optimization）
rbfpnn （ rbfp neural network ）
Diesel
Fault diagnosis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于PSO-RBFPNN的柴油机故障诊断
李盘荣
《现代制造工程》
CSCD
2008
4
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