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旋转机械的自组织映射神经网络故障分类方法研究 被引量:1

Study on Rotor Fault Classifiers Based on SOM
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摘要 旋转机械广泛应用于工业生产中,对旋转机械的故障诊断方法很多,本文根据自组织映射神经网络原理,应用故障诊断的标准样本进行神经网络的训练,并通过实验的方法给出自组织映射神经网络对故障分类的方法。 It is important to diagnose the rotor faults of machine that applied in the industry . Many methods have been used for diagnosing rotor fault. In the paper, the SOM is used for classification of rotor faults. The standard fault characters obtained from theory and practice are applied to train the SOM neural network. The classifier of SOM is verified & corrected through the experiment.
出处 《热力透平》 2005年第2期97-99,共3页 Thermal Turbine
基金 "黑龙江省基金重点项目(ZJG03-1)"资助
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献4

  • 1(美)包约翰.自适应模式识别与神经网络[M].北京:科学出版社,1992.113-133.
  • 2Xu Lei,IEEE Trans On PAMI,1992年,22卷,3期,418页
  • 3包约翰,自适应模式识别与神经网络,1992年,113页
  • 4肖旭红,戴汝为.一种识别手写汉字的多分类器集成方法[J].自动化学报,1997,23(5):621-627. 被引量:14

共引文献10

同被引文献2

引证文献1

二级引证文献2

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