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为解决武器装备全寿命周期费用高、经济可承受性差的难题,开展航空装备的故障预测技术研究.采用免疫算法改进隐含层激励函数得到免疫神经网络,用以进行装备特征参数的跟踪预测,结果表明免疫算法改进的神经网络可在故障前3小时实现预测,较BP网络性能有较大改善.
基于免疫和神经网络的航空设备故障预测研究
【摘 要】
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为解决武器装备全寿命周期费用高、经济可承受性差的难题,开展航空装备的故障预测技术研究.采用免疫算法改进隐含层激励函数得到免疫神经网络,用以进行装备特征参数的跟踪预
【机 构】
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空军工程大学自动测试系统实验室,解放军四五八医院信息科
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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总装备部“十一五”预先研究项目;
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