【摘 要】
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汽车电子控制系统故障数据通常具有规模庞大、非线性等特点,相关的故障分析技术成为相关学者共同关注的话题。此次研究利用粒计算-神经网络诊断汽车电子控制系统故障问题,分析粒计算的知识约简算法、BP神经网络以及RBF神经网络的前提下,构建面向粒计算-神经网络的汽车电子控制系统故障方法。研究结果显示,BP和GrC-BP神经网络在训练步长91次和28次满足训练要求,相应的MSE分别为0.0013和0.0018。四种神经网络对汽车电子控制系统的故障诊断误差进行了比较分析。
【基金项目】
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安徽省教育厅质量工程建设(2019xqsxzx57)。
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汽车电子控制系统故障数据通常具有规模庞大、非线性等特点,相关的故障分析技术成为相关学者共同关注的话题。此次研究利用粒计算-神经网络诊断汽车电子控制系统故障问题,分析粒计算的知识约简算法、BP神经网络以及RBF神经网络的前提下,构建面向粒计算-神经网络的汽车电子控制系统故障方法。研究结果显示,BP和GrC-BP神经网络在训练步长91次和28次满足训练要求,相应的MSE分别为0.0013和0.0018。四种神经网络对汽车电子控制系统的故障诊断误差进行了比较分析。
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