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利用自定阶RBF神经网络的分类优势对气泵进行状态识别

Recognition of pump state by RBF neural network
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摘要 神经网络理论的出现是机器处理向人的思维模式迈进的又一突破。本文在传统的BP和RBF神经网络理论的基础上采用了新算法 ,即自定阶径向基函数对ZYB0 3- 6 0型滑片式真空压力复合气泵进行了识别。结果表明 。 The arising of neural network theory is a break-through from machine processing to man's thinking mode. On the basis of the traditional BP and RBF neural network, this article applies a new algorithm-user-defined step Radial basis function-to recognize ZYB03-60 vacuum air press pump. It turns out that the algorithm can train studying-speed faster and it is of good self-adaptation to data.
作者 武吉梅
出处 《陕西工学院学报》 2001年第2期5-8,共4页 Journal of Shaanxi Institute of Technology
关键词 模式识别 状态监测 自定阶RBF神经网络 径向基函数 气泵 状态识别 mode recognition state monitoring neural network radial basis function
  • 相关文献

参考文献2

  • 1殷正业.模式识别与神经网络[M].北京:机械工业出版社,1991..
  • 2(美)包约翰.自适应模式识别与神经网络[M].北京:科学出版社,1991..

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