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基于自适应神经网络集成的电子设备故障预测方法 被引量：4
1
作者 刘爱华 刘丙杰 +1 位作者 冀海燕 高德欣 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第5期565-568,共4页
为了实现装备的主动维修,针对电子设备故障预测问题,提出了一种基于自适应神经网络集成(ANNE)的电子设备故障预测方法。首先利用FCM聚类算法生成个体网络训练样本,从而确定了神经网络集成的规模。ANNE根据故障序列样本与个体网络训练样... 为了实现装备的主动维修,针对电子设备故障预测问题,提出了一种基于自适应神经网络集成(ANNE)的电子设备故障预测方法。首先利用FCM聚类算法生成个体网络训练样本,从而确定了神经网络集成的规模。ANNE根据故障序列样本与个体网络训练样本的相似度动态调整权值,自适应神经网络集成根据装备故障历史数据建立故障预测模型,根据当前时间预测故障间隔时间。仿真实例证明,该方法对平稳的故障间隔时间数据进行故障预测的精度较高。 展开更多
关键词 神经网络集成 故障预测 主动维修
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