【摘 要】
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本文提出了一种基于在线学习神经网络的故障预报方法.该方法在网络设计过程中结合了"添加"准则和基于对网络输出贡献相对较小的"剪枝"准则."添加"过程中利用隐层的最大输出判
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,南京,210016
【出 处】
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第十六届全国测试与故障诊断技术研讨会
论文部分内容阅读
本文提出了一种基于在线学习神经网络的故障预报方法.该方法在网络设计过程中结合了"添加"准则和基于对网络输出贡献相对较小的"剪枝"准则."添加"过程中利用隐层的最大输出判断神经元的活跃性."剪枝"过程中加入了滑动窗口,避免了误"剪枝".同时,调整过程只对输出响应比较大神经元进行,大大减少了计算量,提高了实时性.仿真结果表明,利用本文的算法能够对一类带时变参数的非线性系统进行故障预报.
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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