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阐述了神经网络的模型、算法和分类，主要分析径向基传递函数、径向基函数分布常数以及高斯函数的宽度系数，探讨MATLAB环境下采用径向基函数网络实现对柴油机故障诊断的方法，并与BP网络性能进行比较，表明RBF网络学习速度快，适于在线实时监测与诊断。
RBF网络在柴油机故障诊断领域中的应用与实现
【摘 要】
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阐述了神经网络的模型、算法和分类，主要分析径向基传递函数、径向基函数分布常数以及高斯函数的宽度系数，探讨MATLAB环境下采用径向基函数网络实现对柴油机故障诊断的方法，并与
【机 构】
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集美大学轮机工程学院
【出 处】
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集美大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2002年4期
【基金项目】
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福建省自然科学资金资助项目(E0010030)
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