基于数据建模的智能测试方法研究
智能测试方法在测试技术领域得到了广泛的运用,通过对被测试对象采集的数据进行分析,在最短时间内发现异常并做出反应.它的主要目标是设计算法并分析采样数据,进行适合研究对象的数据建模,对被测对象进行无损、在线的测试.该文结合现有文献,主要研究了三种基于数据建模的智能测试方法,分别为多元线性回归模型、BP神经网络和自适应神经模糊推理系统.文中对三种方法的原理进行了介绍,并结合对传动轴的故障测试,分别对三种方法的使用进行了研究和对比.
数据建模、智能测试
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TP3(计算技术、计算机技术)
2021-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共2页
233-234
