状态检修专家系统中神经网络的应用研究

摘要：

介绍了设备状态检修专家系统的结构,提出了一种基于模块化的神经网络的系统结构和学习算法.它通过用分解判定子模块对输入向量的适当分区域、由合成子网将各区域的结果合成,实现了复杂任务的自动分解判定和模块化训练策略.研究表明该结构和算法是可行的、有效的,它具有并行性高、对新增样本易于学习等特点.

关键词：状态检修、神经网络、分解判定

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家电力公司资助项目KJ00-01-11

在线出版日期：2003-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：141-143