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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
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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 。 展开更多
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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