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针对反向传播神经网络（BPNN）学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，探讨了采用ART2神经网络的汽轮机组故障诊断方法。根据ART2网络学习与记忆的特点，对模型进行改进，解决了原始ART2网络权值学习的随机偏移问题，有效地过滤了噪声。仿真结果表明：该诊断方法快速、准确且易于工程实现。
基于改进ART2神经网络的汽轮机故障诊断
【摘 要】
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针对反向传播神经网络（BPNN）学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，探讨了采用ART2神经网络的汽轮机组故障诊断方法。根据ART2网络学习与记忆的特点，对模型进行改进，解决了原始
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2009年1期
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