【摘 要】
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从人工神经网络故障诊断模型的特点出发,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题,包括进行训练样本质量研究,定义相关概念,给出故障特征提取算法等,提出了粗糙集-神经网络
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,上海宝信软件股份有限公司
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从人工神经网络故障诊断模型的特点出发,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题,包括进行训练样本质量研究,定义相关概念,给出故障特征提取算法等,提出了粗糙集-神经网络智能混合系统模型,分析了该模型的实现步骤,结合具体实例验证了上述理论的正确性.利用SAS软件进行了数值仿真.结果表明,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题,减少了训练所需的计算量和时间,提高了模型的正确率.
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