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椭球单元通过高斯分布逼近形成各模式类的决策区域，是一种非常适合于模式识前馈型人工神经网络模型。提出改进椭球单元神经网络的训练权重组，即采用多权重组，增强了椭球单元网络的抗干扰能力，提高了网络的故障诊断能力，并给出了权重选择方法，仿真和试验验证了该方法的正确性。
改进椭球单元网络及其在故障诊断中的应用
【摘 要】
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椭球单元通过高斯分布逼近形成各模式类的决策区域，是一种非常适合于模式识前馈型人工神经网络模型。提出改进椭球单元神经网络的训练权重组，即采用多权重组，增强了椭球单元网络
【机 构】
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东南大学,教育部
【出 处】
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中国机械工程
【发表日期】
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1999年8期
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