10.3969/j.issn.1672-1497.2003.03.008
基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择
在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题.
模式识别、特征评价、特征选择、神经网络、柴油机
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TK428;TP391.4(内燃机)
2004-09-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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