神经网络集成融合模型研究及应用

摘要：

针对专家系统等单一模型解决发动机故障诊断存在的算法复杂度高、诊断准确率低等问题,提出了BP神经网络集成与DS证据推理相融合的神经集成融合模型,不仅实现了发动机不同部位的专家经验与实际观测数据的特征级融合,还实现了多个模型的优势互补.通过对该方法和传统的专家系统方法比较得出,神经网络集成融合方法提高了7.1%的诊断准确率.

关键词：故障诊断、神经网络集成融合模型、特征级融合、诊断准确率

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金69873007

在线出版日期：2007-08-13（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：210-212