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椭球单元网络具有分类精度高，训练速度快，对于未知模式有良好的“拒绝”性能。文章提出了改进椭球单元神经网络的训练权重组，采用多权重组，提高了网络的故障诊断能力；利用椭球单元网络组合多个网络进行了诊断，将多故障诊断任务分解，提高了诊断能力。仿真和实验验证了该方法的正确性。
改进椭球单元神经网络方法在多故障诊断中的应用
【摘 要】
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椭球单元网络具有分类精度高，训练速度快，对于未知模式有良好的“拒绝”性能。文章提出了改进椭球单元神经网络的训练权重组，采用多权重组，提高了网络的故障诊断能力；利用椭球单元
【机 构】
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东南大学机械工程系
【出 处】
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中国电机工程学报
【发表日期】
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1999年10期
其他文献
提出了MASK-OFDM跳频通信系统模型,分析了该模型多址干扰下的碰撞模式及其MAC信号特点,讨论了碰撞对MASK-OFDM跳频通信系统误码率的影响.