文献类型：期刊文章

作　　者：喻晓莉[1] 黎泽伦[1] 倪彦[2]

机构地区：[1]重庆科技学院机械工程学院,重庆401331 [2]中国重庆电信公司,重庆400042

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：重庆市教委基金(No.101412)

年　　份：2012

卷　　号：48

期　　号：14

起止页码：231-234

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：提出一种新的故障诊断方法,以便更加有效地解决具有先验知识的故障分类问题。以先验样本点为中心,利用内积判断样本数据的相似度,从而进行聚类分析,在特征空间里作超平面与球面相交,得到一个球面覆盖领域,从而将神经网络训练问题转化为点集的覆盖问题。该算法以构造型神经网络为基础,其特点是直接对故障样本数据进行处理,由于覆盖中心确定,该算法构造出的是隐层元最少的网络结构,有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题。计算机仿真实验结果证实了该算法的有效性。

关 键 词：构造型神经网络 故障诊断 覆盖  算法  

分 类 号：TP18]