【摘 要】
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以神经网络模型理论和智能控制技术为基础,研究了径向基函数(RBF)神经网络的模型结构及其在交流电动机故障诊断中的实现方法。结果表明:RBF神经网络的训练速度更快,逼近误差
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以神经网络模型理论和智能控制技术为基础,研究了径向基函数(RBF)神经网络的模型结构及其在交流电动机故障诊断中的实现方法。结果表明:RBF神经网络的训练速度更快,逼近误差更小,能够更加有效地解决交流电动机故障诊断问题。
Based on neural network model theory and intelligent control technology, the model structure of Radial Basis Function (RBF) neural network and its implementation in AC motor fault diagnosis are studied. The results show that RBF neural network can train more quickly and has smaller approximation error, which can solve the problem of AC motor fault diagnosis more effectively.
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