10.3969/j.issn.1674-6864.2001.02.001
神经网络模糊聚类方法在故障诊断中的应用
在旋转机械故障诊断研究中,对大量样本的有效分类至关重要。传统的贴近度法计算繁琐,分辨率低,且依赖于大量实验测试和经验案例的总结。根据故障诊断中样本数据无须精确要求的特点,可以对样本数据作模糊化处理,进一步采用自组织竞争神经网络对样本进行自动聚类,速度快,准确性好,具有较高的智能特性。实际应用表明,这种模糊神经网络完全满足使用要求。
故障诊断、Kohonen神经网络、模糊聚类
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TH113.21
国家自然科学基金59775002
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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