【摘 要】
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复杂机械产品运行状态预测分析往往准确率较低、推理时间较长、难于推理,难以获得有效结果。为此,给出了基于改进可拓神经网络的复杂机械产品运行状态预测分析模型。提出了改
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51775272,51005114),中国国家留学基金项目(201906835046)
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复杂机械产品运行状态预测分析往往准确率较低、推理时间较长、难于推理,难以获得有效结果。为此,给出了基于改进可拓神经网络的复杂机械产品运行状态预测分析模型。提出了改进的可拓距,基于该可拓距构建可拓神经元,建立复杂机械产品运行状态分析经典域模型,并对运行数据进行训练,形成复杂机械产品运行状态可拓神经网络预测分析模型。通过具体案例对算法和模型进行验证,并对比BP神经网络,结果表明了模型与算法的有效性和可行性。
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