【摘 要】
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该文采用的神经网络为BP网络,分析了训练BP网络所使用的各种算法.首先介绍了标准梯度下降法,以及在其基础上的改进算法;其次还介绍了基于数值优化的改进方法,该算法不仅利用
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该文采用的神经网络为BP网络,分析了训练BP网络所使用的各种算法.首先介绍了标准梯度下降法,以及在其基础上的改进算法;其次还介绍了基于数值优化的改进方法,该算法不仅利用了目标函数的一阶导数信息,还利用了目标函数的二阶导数信息.该文在实际采集数据的基础上,利用以上算法,对BP网络进行了训练,并对上述所有算法的实际应用效果进行了实验对比分析.在以上分析的基础上,介绍了单传感器和多传感器的故障检测与容错方法.其实现分以下几步:首先,对于单传感器,利用被检测传感器的前几时刻的值来预测下一时刻的值;对于多传感器,利用系统中被检测传感器除外的其它传感器前几时刻的值,来预测被检测传感器下一时刻的值;然后,该预测值与被检测传感器的实际输出相比较,以判断传感器是否发生故障;最后,如果被检测传感器发生故障,则用预测值来代替传感器实际输出,来重构传感器信息.
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