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针对传统BP算法存在的不足进行改进，采用共轭梯度法与Levenberg—Marquardt法对BP神经网络进行优化；通过实际数据进行预处理、建模分析，对比传统BP神经网络和经过优化后BP神经网络，证明了优化后的神经网络在油品污染与磨损的预测方面具有更好的泛化能力。
BP神经网络在油液污染与磨损预测中的应用
【摘 要】
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针对传统BP算法存在的不足进行改进，采用共轭梯度法与Levenberg—Marquardt法对BP神经网络进行优化；通过实际数据进行预处理、建模分析，对比传统BP神经网络和经过优化后BP神经网
【机 构】
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河南工业大学机电工程学院,广州机械科学研究院设备润滑与磨损状态监测中心
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2014年7期
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