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提出基于RBF-PSO的集成动态神经网络方法,并将其应用于冶金风机的智能诊断系统的构建。实验结果表明,该方法能够提高网络的收敛速度和系统的诊断精度,尤其是对冶金风机中所出现的并发故障,采用RBFNN-PSO集成动态神经网络具有良好的诊断效果。
集成动态神经网络及其在冶金风机智能诊断系统中的应用
【摘 要】
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提出基于RBF-PSO的集成动态神经网络方法,并将其应用于冶金风机的智能诊断系统的构建。实验结果表明,该方法能够提高网络的收敛速度和系统的诊断精度,尤其是对冶金风机中所出
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院
【出 处】
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噪声与振动控制
【发表日期】
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2007年5期
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