选择用于平台罗经故障检测的神经网络结构的方法

摘要：

在基于神经网络的平台罗经故障检测中,为了提高故障检测的灵敏度,要求神经网络拟合平台罗经动态系统时均方预测误差的均值及其标准差均小.影响神经网络对系统拟合精度的因素既有隐层节点数也有输入延迟数.本文以均方预测误差的均值和标准差共同作为评价神经网络逼近平台罗经动态系统性能的指标,并借用系统化交叉证实法的结构,且增加一个外循环用以同时选择输入延迟数,构建选择用于平台罗经故障检测的神经网络结构的方法.

关键词：神经网络、在线状态估计器、输入延迟、隐层节点、预测误差、均值、标准差

所属期刊栏目：22

分类号：TN91

在线出版日期：2007-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：733-736