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基于ADALINE神经网络的自适应滤波方法 总被引:3,自引:0,他引:3
自适应滤波器能够适应系统和环境的动态变化,具有较高的滤波精度。介绍了一种利用ADALINE神经网络进行自适应滤波的方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型将发动机高压油管振动信号中的机体振动噪声滤除,提高了信噪比,为利用高压油管振动信号进行喷油器故障的精确诊断奠定了基础。 相似文献
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针对小样本条件下单纯采用使用期无法准确衡量装甲装备技术状况的问题,本文以装甲车辆发动机状态评估为例,分析了小样本条件下,装备各技术状况等级特征参数分布及其有效性和适用性。同时,采用Bayes决策法,从装备属于各技术状况等级的概率和错判风险两方面出发,对装备状态进行评估。评估结果表明,利用两种Bayes方法均能准确评估发动机技术状况,评估准确率达90%以上,并且基于最小风险的Bayes评估方法具有更好评估效果,评估准确率较高,符合装甲车辆技术状况随使用时间增加而逐渐变差的一般规律。该方法在装备状态评估中具有实用性及可行性。 相似文献
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在故障诊断中,将高维特征空间压缩到低维特征空间可以简化故障分类器设计,提高运算效率。研究了自适应遗传算法(AGA)和粗糙集(RS)理论在特征选择和特征约简中的应用,并针对柴油机燃油喷射系统故障提取了简化特征,建立了神经网络模型。试验结果表明,基于AGA-RS的故障特征参数提取方法可使故障分类器输入参数同时具有有效性和简约性,提高了神经网络的运算效率。 相似文献
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运用多特征参数进行设备状态监测是一种具有较高精确度的技术手段,但是当检测参数数量较大时运算量是一个不容忽视的问题。针对采用人工神经网络进行设备状态检测时的结构优化问题进行研究,提出由特征压缩层和检测层组成串联网络的方法建立神经网络检测模型。仿真结果表明,该组合网络减小了运算量,改善了网络收敛性能。 相似文献