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对金属跌落零件报警的人工神经网络方法
被引量：
2
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作者
毛汉领
李尚平
陈仲仪
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第2期41-43,共3页
针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题，提出基于信号时频域二维特征的人工种经网络报警模型，并对人工种经网络的学习算法进行改进。在模拟跌落零件试验中应用，表明该报警方法是可行的。
关键词
人工神经网络
核电站
金属零件
跌落报警
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职称材料
题名
对金属跌落零件报警的人工神经网络方法
被引量：
2
1
作者
毛汉领
李尚平
陈仲仪
机构
广西大学机械工程系
浙江大学机械工程学系
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第2期41-43,共3页
基金
国家自然科学基金!59175238
文摘
针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题，提出基于信号时频域二维特征的人工种经网络报警模型，并对人工种经网络的学习算法进行改进。在模拟跌落零件试验中应用，表明该报警方法是可行的。
关键词
人工神经网络
核电站
金属零件
跌落报警
Keywords
ANN nuclear power station alarm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM623 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
对金属跌落零件报警的人工神经网络方法
毛汉领
李尚平
陈仲仪
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
2
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