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基于匹配滤波模型神经网络在数控机床故障诊断中的应用
被引量：
5
1
作者
宋刚
胡德金
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第z1期1-5,共5页
为了改善双向联想记忆(BAM)神经网络的性能,提出了一种修正模型.该模型能增强神经网络的记忆容量和容错联想能力,具有渐进稳定的特征,并且改进了网络平衡状态的稳定性和吸引性能.理论分析和实验结果证明,这种修正模型不仅能正确完成数控...
为了改善双向联想记忆(BAM)神经网络的性能,提出了一种修正模型.该模型能增强神经网络的记忆容量和容错联想能力,具有渐进稳定的特征,并且改进了网络平衡状态的稳定性和吸引性能.理论分析和实验结果证明,这种修正模型不仅能正确完成数控(CNC)机床的故障诊断,而且对于存在干扰的输入信号序列具有很好的容错联想能力.
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关键词
双向联想记忆神经网络
数控机床电器系统
记忆容量
故障诊断
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职称材料
题名
基于匹配滤波模型神经网络在数控机床故障诊断中的应用
被引量：
5
1
作者
宋刚
胡德金
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第z1期1-5,共5页
文摘
为了改善双向联想记忆(BAM)神经网络的性能,提出了一种修正模型.该模型能增强神经网络的记忆容量和容错联想能力,具有渐进稳定的特征,并且改进了网络平衡状态的稳定性和吸引性能.理论分析和实验结果证明,这种修正模型不仅能正确完成数控(CNC)机床的故障诊断,而且对于存在干扰的输入信号序列具有很好的容错联想能力.
关键词
双向联想记忆神经网络
数控机床电器系统
记忆容量
故障诊断
Keywords
bi-directional associative memory neural network
computer numerical control (CNC) machine electric system
memory capacity
fault diagnosis
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于匹配滤波模型神经网络在数控机床故障诊断中的应用
宋刚
胡德金
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
5
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