【摘 要】
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针对旋转机械故障分类边界模糊、传统神经网络算法难以使应用问题的网络规模与实例规模相匹配等问题,提出一种自学习模糊脉冲神经网络算法.该算法通过脉冲序列的种群编码和无
【机 构】
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重庆大学机械学院,重庆 400044
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针对旋转机械故障分类边界模糊、传统神经网络算法难以使应用问题的网络规模与实例规模相匹配等问题,提出一种自学习模糊脉冲神经网络算法.该算法通过脉冲序列的种群编码和无监督学习,较好克服了旋转机械故障分类边界的聚类分析无效性.应用表明,该算法可有效解决旋转机械故障的边界模糊性问题,提高故障诊断的正确率.
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