【摘 要】
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该文就是针对现代制造过程中的过程信号识别问题,提出了一个模型参数的在线学习和识别的方法——自适应混合神经网络法,它能对非稳态的过程信号进行识别和学习,它把自适应新
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该文就是针对现代制造过程中的过程信号识别问题,提出了一个模型参数的在线学习和识别的方法——自适应混合神经网络法,它能对非稳态的过程信号进行识别和学习,它把自适应新息序列算法和模型识别网络结合起来,具有识别信号能力强,精确度高的特点.这种方法可以用于在线学习和模型参数的识别.可用于机器人的控制和刀具的实时监控,以及机械状态的监控上.该文对自适应混合神经网络进行了仿真试验,仿真试验主要针对自适应混合神经网络对过程信号检验的准确度和延迟时间,还有对过程信号改变的参数学习能力;工作人员常规统计乍法和自适应混合神经网络进行了比较,仿真试验的结果表面,它比常规统计检验乍法,具有识别过程改变信号能力强和检验出过程模型改变的时间很短的特点.采用了自适应新息序列算法对过程度改变的参数估计能近似过程模型参数.它能对线性过程和非线性稳态和非稳态过程进行检验.
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