基于小波包能量特征向量神经网络的旋转机械故障诊断

为精确诊断旋转机械的故障,提出一种基于小波包特征向量的神经网络故障诊断方法。用转子台信号模拟旋转机械故障,并对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,并以此为故障样本对3层BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明训练好的神经网络能够很好地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。

Perron－Frobenius定理的一点注记

给出Ｐｅｒｒｏｎ－Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ关于非负矩阵的最大特征值界值估计的一个加细。

关于线性代数中两个抽象概念讲解方法的新探索

本文就线性代数授课中"行列式"、"特征值与特征向量"这两个抽象概念的引入及其内涵的分析做了一些新探索,其中着重使用了它们的几何意义来辅助分析。