文献类型：期刊文章

作　　者：李爱民[1] 施惠丰[2]

机构地区：[1]海军工程大学船舶与动力学院 [2]91287部队

出　　处：《昆明理工大学学报（自然科学版）》

年　　份：2011

卷　　号：36

期　　号：1

起止页码：35-39

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、IC、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了粗糙集理论与神经网络结合的机械故障诊断方法,研究了连续属性离散化的SOM方法和条件属性约简的差别矩阵方法,归纳了构建神经网络需考虑的关键问题,用一个算例验证了方法的有效性.结果表明:粗糙集能有效地约简冗余信息,简化神经网络的结构,缩短网络的训练时间,提高诊断的效率;SOM网络能将连续性输入映射成具有理想聚类结果的离散性输出,并能保持数据间的拓扑结构不变;利用差别矩阵对决策表进行约简,结果准确可靠;BP神经网络泛函逼近能力强,能快速准确地完成特征空间到故障空间的映射.

关 键 词：粗糙集 神经网络 机械故障诊断

分 类 号：TP183] TP391]