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为解决航空发动机这一复杂系统的故障诊断问题,提高智能化诊断方法的准确率,使用了D-S证据理论对RBF神经网络、BP神经网络和支持向量机三个诊断子系统的诊断结果进行决策级融合,结果表明D-S证据理论的使用可以达到比单独运用三个子系统具有更好的诊断效能,经过融合降低了误诊率,改善了诊断性能。
基于多分类器融合的航空发动机气路故障诊断
【摘 要】
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为解决航空发动机这一复杂系统的故障诊断问题,提高智能化诊断方法的准确率,使用了D-S证据理论对RBF神经网络、BP神经网络和支持向量机三个诊断子系统的诊断结果进行决策级融
【机 构】
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沈阳航空工业学院自动化学院,青岛恒星技术学院数控学院
【出 处】
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沈阳航空工业学院学报
【发表日期】
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2010年2期
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