基于优化的BP神经网络柴油机燃料系故障诊断仿真研究

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神经网络具有并行处理能力、自学习能力,自适应能力和可以逼近任意的非线性函数等特点,是解决非线性、多变量、不确定的复杂诊断问题的一条有效的途径,神经网络的这些特点使得它在故障谚断领域应用越来越广泛。本文利用LM改进学习算法训练所建立的BP神经网络,然后利用训练好的神经网络进行柴油机故障诊断,得出诊断结果,使故障诊断具有人工智能化。
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