【摘 要】
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针对水电机组故障样本贫乏的问题,本文将adaboost方法应用到神经网络故障诊断中,通过对多个神经网络分类器的自举集成,有效地提高了神经网络的泛化能力.并对神经网络反向传播学习算法进行了改进,提出一种新的准则函数,使其能够处理加权分布的样本集.最后采用交叉验证方法对实际故障数据进行测试,结果表明,该方法的测试误差更小,适用于小样本的处理,为故障诊断提出了一种新途径.
【机 构】
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北京理工大学自动控制系(北京) 大理学院(云南昆明)
【出 处】
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中国自动化学会第19届青年学术会议
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针对水电机组故障样本贫乏的问题,本文将adaboost方法应用到神经网络故障诊断中,通过对多个神经网络分类器的自举集成,有效地提高了神经网络的泛化能力.并对神经网络反向传播学习算法进行了改进,提出一种新的准则函数,使其能够处理加权分布的样本集.最后采用交叉验证方法对实际故障数据进行测试,结果表明,该方法的测试误差更小,适用于小样本的处理,为故障诊断提出了一种新途径.
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