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对传统补偿模糊神经网络（CFNN）的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中,具有收敛速度快,诊断精度高,并且适应性强等优点。
补偿模糊神经网络的改进及其在通风空调故障诊断中的应用
【摘 要】
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对传统补偿模糊神经网络（CFNN）的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,
【机 构】
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第二炮兵工程大学,中国人民解放军96631部队
【出 处】
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制冷与空调(四川)
【发表日期】
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2012年1期
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