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文章介绍了一种基于神经网络系统 （PNN） 的传感器故障诊断改进方法, 用于对建筑电气故障进行预测分类, 该方法采用贝叶斯分类决策理论, 以高斯函数作为激励函数. 通过仿真系统模型试验, 该方法的诊断准确率为 90%,在故障识别方面具有良好的诊断效果.
一种基于概率神经网络建立电气系统故障的分类方法
【摘 要】
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文章介绍了一种基于神经网络系统 （PNN） 的传感器故障诊断改进方法, 用于对建筑电气故障进行预测分类, 该方法采用贝叶斯分类决策理论, 以高斯函数作为激励函数. 通过仿真系统
【机 构】
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云南先驱建筑工程有限公司
【出 处】
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科技创新与应用
【发表日期】
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2018年8期
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