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题名双BP神经网络在磨损颗粒自动识别中的应用
被引量：8
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作者
左洪福
吴振锋
杨忠
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机构
南京航空航天大学机电工程学院
南京电力高等专科学校
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第4期372-375,共4页
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文摘
引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征 ,然后以此为输入参数提出了一套BP神经网络 ,对磨损颗粒进行自动识别分类。针对本网络输入参数多 ,网络训练耗时长的问题 ,尝试采用因子模糊化的网络训练方法 ,大幅度提高了神经网络的训练速度 ,并取得了较好的应用效果。
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关键词
双BP神经网络
因子模糊化
磨粒识别
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Keywords
double back propagation neural network
fuzzified factor
debris identification
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分类号
V261
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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题名因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用
被引量：9
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作者
吴振锋
左洪福
刘红星
杨忠
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机构
南京航空航天大学民航学院
南京电力高等专科学校
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出处
《摩擦学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第2期143-146,共4页
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文摘
在引入磨粒形态学描述子提取磨损颗粒显微形态特征的基础上 ,用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序 .应用所引入的因子模糊化训练法可使训练速度加快 .以异或问题为例 ,速度可提高 5～ 1 0倍 .用此网络对磨粒测试库进行识别实验发现 ,识别速度快且正确率在 90 %以上 。
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关键词
BP神经网络
因子模糊化
磨粒识别
油液监测
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Keywords
back propagation neural network
fuzzified factor
debris identification
lubricating oil inspection
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分类号
TH117
[机械工程—机械设计及理论]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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