文献类型：期刊文章

作　　者：郝丽娜[1] 王伟[1] 吴光宇[2] 王宛山[1]

机构地区：[1]东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳110004 [2]上海宝信软件股份有限公司,上海201900

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》

基　　金：教育部科学技术研究重点资助项目 ( 2 0 0 0 3 2 )

年　　份：2003

卷　　号：24

期　　号：3

起止页码：252-255

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2003297553850)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体实例验证了上述理论的正确性·利用SAS软件进行了数值仿真·结果表明 ,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,减少了训练所需的计算量和时间 ,提高了模型的正确率·

关 键 词：粗糙集 人工神经网络 故障诊断 训练样本质量  智能混合系统

分 类 号：TP206.3] TP183]