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量子神经网络在旋转机组状态趋势预测中的应用
引用本文:徐小力,左云波,吴国新. 量子神经网络在旋转机组状态趋势预测中的应用[J]. 机械强度, 2010, 32(4)
作者姓名:徐小力  左云波  吴国新
作者单位:1. 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192
2. 北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081
基金项目:国家自然科学基金,国家科技重大专项,北京市属高等学校人才强教深化计划 
摘    要:神经网络具有非线性函数逼近能力,常用于非线性趋势预测。为了预测旋转机组故障特征量的非线性发展趋势,提出指数加权量子神经网络。参考传统的BP(backpropagation)神经网络及指数平滑的预测方法,将量子计算与神经网络相结合,选择误差修正学习算法,并在神经网络输入层进行指数加权,构建三层指数加权量子神经网络。该网络具有非线性逼近能力,并且能通过指数加权系数反映近期和远期历史数据对将来预测值的不同贡献程度。在将指数加权量子神经网络应用于大型旋转机组故障特征量的非线性趋势预测时,实验结果表明该网络训练的速度与预测的精度均好于传统的BP神经网络预测。

关 键 词:旋转机组  量子神经网络  量子计算  故障特征量  趋势预测

FAULT TREND PREDICTION OF ROTATING MACHINES BASED ON QUANTUM NEURAL NETWORK
XU XiaoLi,ZUO YunBo,WU GuoXin. FAULT TREND PREDICTION OF ROTATING MACHINES BASED ON QUANTUM NEURAL NETWORK[J]. Journal of Mechanical Strength, 2010, 32(4)
Authors:XU XiaoLi  ZUO YunBo  WU GuoXin
Abstract:
Keywords:
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