【摘 要】
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为了有效解决飞机突发故障诊断的时效性和准确性问题，提出了一种基于自适应神经网络的诊断方案。根据神经网络的适应度决定引入遗传算法优化网络的时机，提取出网络训练陷入饱和
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为了有效解决飞机突发故障诊断的时效性和准确性问题，提出了一种基于自适应神经网络的诊断方案。根据神经网络的适应度决定引入遗传算法优化网络的时机，提取出网络训练陷入饱和状态无法继续收敛时的权值与阈值，编码为染色体加入到种群中，用遗传寻优操作优化网络，达到快速准确诊断故障的目的。建立了提出的方案模型、BP神经网络模型和遗传算法优化神经网络常用模型，用MATLAB语言结合飞机突发故障的航班数据对3种模型进行了对比实验。实验结果表明，该方案较之常用方法具有用时较少且故障类型识别率较高的优点，能够满足诊断的时效性和准
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