10.3321/j.issn:1001-9669.2001.02.009
基于ART-2神经网络的故障诊断系统
对ART-2模拟量模式识别神经网络算法的改进能使其有效地适用于故障诊断。神经网络的预处理场F0具有增强对比度、抑制基底噪声的能力,神经网络的F2场根据优先级选择竞争节点。网络模式识别的结果作为专家系统输入的类别及其选取概率。专家系统搜索由知识库构造的关系树并依规则进行推理。本文方法结合神经网络和专家系统的优点,以得到可信的故障诊断结果。文中还给出了验证系统正确性的自动液压机故障诊断实例。
故障诊断神经网络专家系统模式识别知识库
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TP277;TP206.3(自动化技术及设备)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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