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将模糊分类和传统神经网络相结合，建立了模糊神经网络（ＦＮＮ）故障诊断模型，并将该模型应用于透平机械故障诊断，同时在模糊神经网络的输出中引入故障概率因子，分析表明ＦＮ怕性能优于传统ＢＰ网络。
基于模糊神经网络的机械故障诊断研究
【摘 要】
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将模糊分类和传统神经网络相结合，建立了模糊神经网络（ＦＮＮ）故障诊断模型，并将该模型应用于透平机械故障诊断，同时在模糊神经网络的输出中引入故障概率因子，分析表明ＦＮ怕性能优于传统ＢＰ网络
【机 构】
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西安交通大学润滑理论及轴承研究所
【出 处】
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汽轮机技术
【发表日期】
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1999年4期
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