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1.
改进的BP算法在磨粒识别中的应用   总被引:6,自引:2,他引:4  
提出了用隐层和输出层的权值单独修改的方法来改进神经网络算法,建立了适于磨粒的分析模型,设计了智能磨粒识别分类器。实例表明,用该方法可以准确识别磨粒类型,并具有较好的推广能力。  相似文献
2.
人工神经网络在铁谱技术磨粒识别中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
铁谱技术在机械设备状态监测中得到了广泛的应用,磨粒识别是铁谱分析的一个关键环节,本文提出了一种基于神经网络的磨粒识别方法,利用前馈型神经网络模型对七种典型磨损磨粒进行了实例分析识别,取得了令人满意的结果。  相似文献
3.
基于模糊灰色信息集成理论的磨粒识别研究   总被引:4,自引:4,他引:0  
根据灰色系统理论和模糊数学,引进了一种灰关联度综合评价模型和模糊相对权重的概念,并将两者相结合运用到铁谱分析的磨粒识别中,提出了一种新的基于模糊灰关联度的磨粒识别方法。计算表明,该方法比单一地使用灰色关联、模糊聚类具有更好的准确度与稳定性。  相似文献
4.
粗糙集和证据理论在磨粒识别中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了便于对磨粒进行识别,首先利用粗糙集理论对磨粒参数信息进行约简,并形成待决策问题的经验决策表。然后,利用粗糙集理论和证据理论的关系,计算待决策信息的有关证据的基本概率指派和条件概率指派。最后,按照合成规则对上述条件概率指派进行合成,并根据决策规则对磨粒进行分类。  相似文献
5.
神经网络在磨损颗粒自动识别中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
引入了一套磨粒形态学描述体系,用来提取磨损颗粒的显微形态特征,然后以此为输入参数,提出了一套BP神经网络,对磨损颗粒进行自动识别分类。以很少的磨粒特征量,可以正确识别磨损类别,提高了磨损识别的效率。  相似文献
6.
磨粒轮廓特征变换研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
本文提出了一个磨粒轮廓特征变换的方法,该方法解决了磨粒图像的平移、旋转和大小不变性,同时,该变换所得的结果能较为全面地反映了磨粒的轮廓特征,这使磨粒识别具有较高的准确率成为可能。文中给出了一个利用此变换方法所得的轮廓特征作为神经网络输入的磨粒识别实例。  相似文献
7.
发动机铁谱磨粒分析与磨粒识别研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
从发动机摩擦副及其摩擦磨损特点着手,提出了用于发动机磨损状态监测与诊断的主要10类磨粒,依据其识别特征提出了用于磨粒识别的14个磨粒形状、表面纹理与颜色特征;最后应用BP网络分层识别策略进行了磨粒识别。  相似文献
8.
K-L变换在磨粒特征参数优化中的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
长期以来人们主要是利用专家的经验和知识,通过特征选择来建立磨粒的特征参数描述体系,此方法人为因素影响很大,而且缺乏理论依据。通过K-L变换则不同,它可以消除特征之间的相关性,从而有可能去掉那些带有较少信息的特征,同时保证不会带来很大的误差。研究表明K-L变换完全可以达到降低特征向量维数,建立最优特征参数体系的目的。  相似文献
9.
10.
可共享的磨粒识别及磨损诊断系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对当前铁谱分析技术存在的不足,将计算机图像处理技术、数据库技术、网络通信技术相结合,提出了以人工智能、神经网络为核心的设计思想。介绍了基于思想所建立的可共享的磨粒识别以及磨损诊断系统WPRWDS,分析了其系统结构、实现机制、硬软件设计、功能和特点等。  相似文献
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