【摘 要】
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在数据层和决策层综合信息,采用多人工神经网络系统诊断故障。通过对全互连、前馈、BP人工神经网的学习训练,可识别不同类型的故障;将诊断任务分解为多个子任务,对每个子任务
【机 构】
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中国科学院软件研究所计算机科学开放研究实验室,北京师范大学信息科学学院计算机系,
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在数据层和决策层综合信息,采用多人工神经网络系统诊断故障。通过对全互连、前馈、BP人工神经网的学习训练,可识别不同类型的故障;将诊断任务分解为多个子任务,对每个子任务训练相应的神经网,最后将多个神经网的结果综合起来,以提高系统性能。
In the data layer and decision-making layer of integrated information, the use of artificial neural network system fault diagnosis. Through the learning and training of full interconnection, feedforward, BP artificial neural network, different types of faults can be identified; the diagnostic task is decomposed into multiple sub-tasks, the corresponding neural network is trained for each sub-task, and finally the multiple neural networks The results combine to improve system performance.
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