肖坤
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 供职机构：西安建筑科技大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于ART与RBF网络的混合网络模型设计
- 2010年
- 为了解决自适应共振理论(adaptive resonance theory,ART)网络对新的输入样本处理能力差,网络记忆能力差,径向基(radial basis function,RBF)网络选择径向基函数,确定隐节点数目困难的问题,设计了一种基于ART与RBF网络的混合网络模型。将ART网络的特点引入到RBF网络中,通过ART网络的识别与比较功能快速确定RBF网络最少的隐节点数目,同时通过ART理论中警戒门限的检验在线确定是否合并或删除隐节点。并且引入了异常数据修正方法和模糊预处理方法。通过MATLAB神经网络工具箱,对该混合网络进行仿真试验。结果表明:该方法能够有效地减少隐含在数据中的随机性,加快神经网络收敛速度,提高神经网络的建模精度。
- 原思聪肖坤刘道华
- 关键词：ART网络RBF网络隐节点
- SOM神经网络在旋转机械故障诊断中的应用被引量：7
- 2010年
- 研究和分析了自组织映射(SOM)神经网络的结构和算法,把SOM网络应用在旋转机械故障诊断中,利用振动传感器拾取振动信号,通过对时域、频域的分析来提取特征。通过对输入样本的"聚类",实现对故障的自动分类。这种故障的分类通过MATLAB更容易实现可视化的界面。仿真结果表明该方法可以对故障进行有效、准确地诊断,从而为旋转机械的故障诊断提供了一种新的途径。
- 肖坤原思聪王丹
- 关键词：旋转机械SOM神经网络故障诊断
