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用概率神经网络对水电边坡稳定性预测 总被引:4,自引:1,他引:3
概率神经网络(PNN)是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络,该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型,以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。阐述了PNN的基本结构及其训练算法,提出了基于PNN的水电边坡稳定性预测方法,并采用免疫进化算法(IEA)对高斯型函数的标准偏差σ进行参数优化。理论分析和实例结果验证了基于IEA-PNN的水电边坡稳定性预测方法的正确性和有效性。 相似文献
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对近年来信息融合方法发展进行总结,着重介绍贝叶斯信息融合法、神经网络信息融合法、基于特征的信息融合法和D-S证据理论信息融合法,分析各种方法的原理和特点。以CFM56发动机故障诊断为例,用BP神经网络的输出结果为输入,构建D-S证据融合的识别框架,进行故障诊断。结果表明,采用D-S证据理论的方法,缩短了故障诊断的时间并提高了故障诊断的精确度。 相似文献
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舒服华 《筑路机械与施工机械化》2007,24(1):56-59
提出了一种基于粗糙集理论和支持向量机算法的推土机发动机故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对故障诊断决策系统进行约简,消除样本噪声和冗余,然后在此基础上设计支持向量机多分类器,进行故障检测分类。这样,可以有效减小SVM训练的数据,加快多分类器的处理速度。实验结果显示它能提高故障诊断的准确性和效率。 相似文献
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文章提出了一种自动变速器故障诊断的基本原则与排查方法,并基于该原则和方法给出了漏油故障的诊断和排查过程,并以某型6AT自动变速器漏油故障为例,进行故障案例分析,分析结果表明文章中所提出的故障诊断原则与排查方法是有效的,能够极大地缩短自动变速器的故障诊断周期,优化排查流程,对于自动变速器的故障诊断与排查,提供了一种新思路,具有重要的参考价值和借鉴意义。 相似文献