基于神经网络和证据理论的信息融合在故障诊断中的应用
针对电子设备故障诊断中数据处理量大,容错能力差,匹配冲突等问题,提出了基于神经网络、证据理论信息融合进行故障诊断的方法;首先,应用BP神经网络将特征提取后的信息进行特征级融合,实现了一定的数据压缩,然后,采用证据理论对不同的诊断结果组成的证据体进行决策级融合,减小故障诊断的不确定性,并解决各故障之间匹配冲突的问题;最后,以某型雷达I/O接口板为例说明了本文方法的有效性和实用性.
信息融合、人工神经网络、证据理论、故障诊断
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TN911.7
河北省重点基础研究项目10963529D
2013-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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2888-2890,2893