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用于旋转机械故障诊断的一种张量增强型前向神经网络模型
被引量:
4
1
作者
臧朝平
张思
高亹
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第3期6-9,共4页
在多层前向神经网络模型的研究基础上,提出了基于张量的增强型前向神经网络诊断模型,以实现在已知输入模式不变的情况下,增强原始模式的表达,从而提高了诊断的精度。试验结果表明,本模型对工程应用具有较高的实用价值。
关键词
故障诊断
旋转机械
神经网络
前向
下载PDF
职称材料
题名
用于旋转机械故障诊断的一种张量增强型前向神经网络模型
被引量:
4
1
作者
臧朝平
张思
高亹
机构
东南大学振动工程研究所
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第3期6-9,共4页
文摘
在多层前向神经网络模型的研究基础上,提出了基于张量的增强型前向神经网络诊断模型,以实现在已知输入模式不变的情况下,增强原始模式的表达,从而提高了诊断的精度。试验结果表明,本模型对工程应用具有较高的实用价值。
关键词
故障诊断
旋转机械
神经网络
前向
Keywords
fault
diagnosis, rotating machinery, neural network, feedforward neural network,
expansion
al enhanced
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于旋转机械故障诊断的一种张量增强型前向神经网络模型
臧朝平
张思
高亹
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
1996
4
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