10.3969/j.issn.1001-3881.2007.07.085
基于蚁群算法与神经网络的机械故障诊断方法
为解决柴油机故障诊断这一复杂问题,提出了一种基于智能互补融合的智能诊断方法.采用蚁群算法(ACA)对反映运行工况的特征参数进行属性约简,剔除不必要的属性.根据约简结果,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,基于蚁群算法的约简处理简化了输入神经网络的数据维数,提高了网络的训练效率和故障分类准确性.
故障诊断、蚁群算法、RBF
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TP206+.3(自动化技术及设备)
山东省科技攻关项目2006129
2007-08-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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