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一种模糊神经网络改进算法及其在振动强度识别中的应用
被引量:
1
1
作者
王太勇
商同
+1 位作者
吴振勇
任成祖
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第4期451-454,共4页
对传统模糊自适应 Ham ming网络算法进行了改进 :通过引入新的模糊算法对传统算法中的类别选择函数进行改进 ,以提高网络的正确识别率 ;为了实现模式识别中网络的有序输出 ,对输出层获胜神经元的选取方法也进行了相应的改进。改进后的...
对传统模糊自适应 Ham ming网络算法进行了改进 :通过引入新的模糊算法对传统算法中的类别选择函数进行改进 ,以提高网络的正确识别率 ;为了实现模式识别中网络的有序输出 ,对输出层获胜神经元的选取方法也进行了相应的改进。改进后的算法用于空调压缩机壳体振动强度的识别 ,利用模糊自适应 Hamm ing神经网络综合考虑各测点振动、噪声信号所包含的信息 ,对壳体振动强度区域实现自动划分。通过改进前、后两种算法在不同警戒参数下的试验结果发现 ,采用改进后的算法大大提高了网络的正确识别率 。
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关键词
模糊神经网络
类别选择函数
模式识别
振动强度
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题名
一种模糊神经网络改进算法及其在振动强度识别中的应用
被引量:
1
1
作者
王太勇
商同
吴振勇
任成祖
机构
天津大学机械工程学院
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第4期451-454,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 (编号 :5 9875 0 6 7)
文摘
对传统模糊自适应 Ham ming网络算法进行了改进 :通过引入新的模糊算法对传统算法中的类别选择函数进行改进 ,以提高网络的正确识别率 ;为了实现模式识别中网络的有序输出 ,对输出层获胜神经元的选取方法也进行了相应的改进。改进后的算法用于空调压缩机壳体振动强度的识别 ,利用模糊自适应 Hamm ing神经网络综合考虑各测点振动、噪声信号所包含的信息 ,对壳体振动强度区域实现自动划分。通过改进前、后两种算法在不同警戒参数下的试验结果发现 ,采用改进后的算法大大提高了网络的正确识别率 。
关键词
模糊神经网络
类别选择函数
模式识别
振动强度
Keywords
fuzzy logic
neural networks
category choice function
vibration noise
pattern recognition
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种模糊神经网络改进算法及其在振动强度识别中的应用
王太勇
商同
吴振勇
任成祖
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
1
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