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竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用

北京航空航天大学 辅仁网/2017-07-06
文献详情


竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用
外文标题FUZZY NEURAL NETWORK BASED ON COMPETITIVE LEARNING AND ITS APPLICATION TO FAULT DIAGNOSIS OF MISSILE
文献类型期刊
作者胡昌华[1];王青[2];陈新海[3]
机构
来源信息年:1999卷:20期:4页码范围:99-103
期刊信息宇航学报ISSN:1000-1328
关键词故障诊断;竞争学习;模糊神经网络
摘要尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到研究和应用,但它依赖于系统的模型,当系统存在非线性或不确定性时,存在难以建模的困难,模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型,且模型参数有明确的物理意义,初始参数易于选择,成为解决这一问题的优选途径,作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题,基于竞争聚类和最小二乘原理,提出了一种模糊神经网络学习算法,并在某伺服机构上进行了学习和故障诊断的实验,获得了良好的实验结果.
收录情况PKUCSCD
所属部门自动化科学与电气工程学院
链接地址http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_yhxb199904017.aspx
DOI10.3321/j.issn:1000-1328.1999.04.017
基金国家高技术研究发展计划(863计划); 国防科技应用基础研究基金


全文|
影响因子：


自动控制系王青

dc:title:竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用
dc:creator:胡昌华;王青;陈新海
dc:date: publishDate:1999-10-30
dc:type:期刊
dc:format: Media：宇航学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：宇航学报.1999,20(4),99-103.
dc:identifier:DOI：10.3321/j.issn:1000-1328.1999.04.017
dc: identifier:ISBN:1000-1328
相关话题/工程学院 自动控制 北京航空航天大学 系统 宇航
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