概率神经网络故障诊断的粗糙集优化方法

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【摘要】

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针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法.该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散

【作者】

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徐袭李浩军范学鑫

【机构】

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海军工程大学电气与信息工程学院,91278部队50分队

【出处】

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微计算机信息

【发表日期】

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2007年19期

【关键词】

：

粗糙集模糊C均值聚类概率神经网络故障诊断 Rough set Fuzzy C- Means clustering Probabilistic neural

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针对径向基概率神经网络故障诊断输入量过多会影响网络学习效率的问题,提出了一种基于粗糙集的概率神经网络故障诊断优化方法.该方法用模糊C均值聚类将故障诊断训练数据离散化,使用粗糙集化简由输入输出属性构成的决策表,利用约简后的输入量重新构建神经网络故障诊断模型,使原有模型得到优化并以柴油机故障诊断为例说明该方法的有效性.

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