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建立了人工鱼群神经网络模型，利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数，提高了神经网络的收敛速度和精度．依据此模型提出一种故障诊断方法，并应用于汽轮机振动故障分析．仿真结果表明：本算法与BP及RBF算法相比具有较高的故障诊断准确率和较好的泛化能力．
基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断
【摘 要】
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建立了人工鱼群神经网络模型，利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数，提高了神经网络的收敛速度和精度．依据此模型提出一种故障诊断方法，并应用于汽轮机振动
【机 构】
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兰州交通大学自动化学院
【出 处】
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重庆工学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年6期
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