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介绍了设备状态检修专家系统的结构,提出了一种基于模块化的神经网络的系统结构和学习算法.它通过用分解判定子模块对输入向量的适当分区域、由合成子网将各区域的结果合成,实现了复杂任务的自动分解判定和模块化训练策略.研究表明该结构和算法是可行的、有效的,它具有并行性高、对新增样本易于学习等特点.
状态检修专家系统中神经网络的应用研究
【摘 要】
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介绍了设备状态检修专家系统的结构,提出了一种基于模块化的神经网络的系统结构和学习算法.它通过用分解判定子模块对输入向量的适当分区域、由合成子网将各区域的结果合成,
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2003年15期
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