【摘 要】
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提出将学习矢量量化（LVQ）神经网络应用于化工过程的故障诊断中。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法,其网络结构简单,适用于故障诊断。当网络输入数据过大
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提出将学习矢量量化（LVQ）神经网络应用于化工过程的故障诊断中。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法,其网络结构简单,适用于故障诊断。当网络输入数据过大时,会导致计算复杂,计算速度缓慢,因此,采用主元分析法（PCA）对数据进行降维处理,将得到的数据作为网络的输入,再用LVQ算法对田纳西-伊斯曼（TE）过程进行故障诊断。最后,将诊断识别率与LVQ算法以及BP算法进行比较,仿真表明,采用PCA降维处理的LVQ算法在识别率上有了较大的提高。
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