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采用动量法和学习速率自适应法的改进BP神经网络进行风机的故障诊断。根据风机的故障诊断特点，确定神经网络的结构与参数，并制作了相应的故障诊断界面，最后通过风机的故障诊断实例表明：改进的BP神经网络提高了学习速度，有效地抑制了网络陷于局部极小，缩短了学习时间，是风机故障诊断的有效方法。
改进的BP神经网络在风机故障诊断中的应用
【摘 要】
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采用动量法和学习速率自适应法的改进BP神经网络进行风机的故障诊断。根据风机的故障诊断特点，确定神经网络的结构与参数，并制作了相应的故障诊断界面，最后通过风机的故障诊断实
【机 构】
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四川大学制造科学与工程学院,攀钢集团成都钢铁有限责任公司设备诊断中心
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2007年2期
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