本文主要研究内容
作者赵晓莉,郭宁,高鑫宇（2019）在《基于RBF-BP组合神经网络的钢丝绳断丝定量识别》一文中研究指出：为了有效地解决目前钢丝绳断丝定量识别的问题,改善定量识别中泛化性能,减小非标准样本的错误指导影响,提出了RBF-BP组合神经网络模型。以峰值、波宽、小波能量和波形下面积作为输入,建立4输入1输出的网络模型,通过MATLAB仿真和具体的实验对模型进行可靠性分析。结果表明:断丝定量识别正确率达95%,表明了RBF-BP组合神经网络模型的正确性,说明RBF-BP组合神经网络模型对钢丝绳断丝数据训练并达到识别结果是可以实现的,对钢丝绳故障诊断提供理论依据。
Abstract
wei le you xiao de jie jue mu qian gang si sheng duan si ding liang shi bie de wen ti ,gai shan ding liang shi bie zhong fan hua xing neng ,jian xiao fei biao zhun yang ben de cuo wu zhi dao ying xiang ,di chu le RBF-BPzu ge shen jing wang lao mo xing 。yi feng zhi 、bo kuan 、xiao bo neng liang he bo xing xia mian ji zuo wei shu ru ,jian li 4shu ru 1shu chu de wang lao mo xing ,tong guo MATLABfang zhen he ju ti de shi yan dui mo xing jin hang ke kao xing fen xi 。jie guo biao ming :duan si ding liang shi bie zheng que lv da 95%,biao ming le RBF-BPzu ge shen jing wang lao mo xing de zheng que xing ,shui ming RBF-BPzu ge shen jing wang lao mo xing dui gang si sheng duan si shu ju xun lian bing da dao shi bie jie guo shi ke yi shi xian de ,dui gang si sheng gu zhang zhen duan di gong li lun yi ju 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自煤炭技术的赵晓莉,郭宁,高鑫宇，发表于刊物煤炭技术2019年05期论文，是一篇关于钢丝绳论文,组合神经网络论文,断丝检测论文,定量识别论文,故障诊断论文,煤炭技术2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自煤炭技术2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。