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本文利用神经网络聚类学习方法对机械故障的故障模式进行分类，通过实验研究证明该方法作为一种新的自适应模式识别技术，比传统的聚类方法和基于ＢＰ神经网络故障模式识别方法具有较高的模式分类能力。
基于神经网络结构的自适应模式识别技术在机械故障诊断中的应用
【摘 要】
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本文利用神经网络聚类学习方法对机械故障的故障模式进行分类，通过实验研究证明该方法作为一种新的自适应模式识别技术，比传统的聚类方法和基于ＢＰ神经网络故障模式识别方法具有较
【机 构】
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上海交通大学振动冲击噪声研究所,华东船舶工业学院电子与信息系
【出 处】
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华东船舶工业学院学报
【发表日期】
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1997年1期
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