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基于BP神经网络的航空故障诊断
引用本文:周春雷,蔡敏,陈康,袁朝晖.基于BP神经网络的航空故障诊断[J].舰船电子工程,2009,29(10):163-164.
作者姓名:周春雷  蔡敏  陈康  袁朝晖
作者单位:1. 海军指挥学院信息战研究系,南京,211800
2. 91715部队,广州,510450
摘    要:BP神经网络在故障诊断中发挥着越来越重要的作用。基于航空设备的参数匹配问题,提出了一种对输入值进行相关性处理的方法,然后利用BPNN有自适应Lr的梯度下降算法的进行训练。仿真结果证明该模型训练速度快且有效。

关 键 词:人工神经网络  相关性  自适应梯度下降法  故障诊断

Aviation Fault Diagnosis Based on BP Neural Networks
Zhou Chunlei,Cai Min,Chen Kang,Yuan Zhaohui.Aviation Fault Diagnosis Based on BP Neural Networks[J].Ship Electronic Engineering,2009,29(10):163-164.
Authors:Zhou Chunlei  Cai Min  Chen Kang  Yuan Zhaohui
Institution:Zhou Chunlei, Cai Min, Chen Kang, Yuan Zhaohui (Studies of Information Warfare Department, Navy Command College , Nanjing 211800) (No. 91715 Troops of PLA, Guangzhou 510450)
Abstract:BP neural networks play important role in fault diagnosis. Based on the parameter excursion of air facility, a method of taking the relativity on the input is presented, then trained with grads descend on adoptions Lr of BPNN. The simulation experiments show that this model is quick and efficient.
Keywords:neural networks  relativity  grads descend on adoptions  fault diagnosis
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