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提出了一种可以减小网络规模的故障表示方法,并将Alopex算法引入神经网络模型的训练过程,将人工神经网络与规则推理相结合,建立了旋转机械故障诊断的神经网络专家系统.该系统充分利用了神经网络与规则推理的优点,采用正反向混合推理方式调用知识库中的各种知识进行诊断.采用二进制数码表示机械的各种故障,基于Alopex算法训练神经网络.建立的专家系统克服了基于规则专家系统的自学习困难问题和基于神经网络诊断系统的系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力.