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题名改进的RBF网络训练方法在故障诊断中的应用
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作者
孟雅俊
黄士涛
姬中华
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机构
郑州大学机械工程学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
2005年第4期89-92,共4页
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基金
河南省重大科技攻关项目(0122022000)
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文摘
目前已有的几种RBF网络训练方法对于含有随机噪声的复杂样本训练速度过慢且分类性能不稳定,依据相对熵最小原理,提出了一种改进的RBF网络训练方法———输出-输入聚类法.利用此方法对旋转机械故障样本进行训练,并与其它方法进行了比较,结果表明,此训练方法用时短,网络结构简单,受噪声影响小.将所创建网络应用于故障诊断,实例表明,此方法训练的网络诊断结果准确,在故障诊断中具有良好的应用前景.
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关键词
RBF网络
正交最小二乘法
输入聚类法
输出-输入聚类法
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Keywords
RBF network
orthogonal least square
input cluster
output - input cluster
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分类号
TH133
[机械工程—机械制造及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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