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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 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期372-375,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 双BP神经网络 因子模糊化 磨粒识别
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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 +1 位作者 刘红星 杨忠 《摩擦学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期143-146,共4页
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... 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 。 展开更多
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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WEAR PARTICLE CLASSIFICATION BASED ON BP NEUPAL NETWORK WITH FUZZY—FACTOR 被引量:1
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作者 LiYanjun 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2002年第1期71-76,共6页
The program of auto-identification of wear particles is given using aritficial neural network(ANN)technique,based on a set of debris morphology descriptor that de-scribes the shape characters of wear particles.The tra... The program of auto-identification of wear particles is given using aritficial neural network(ANN)technique,based on a set of debris morphology descriptor that de-scribes the shape characters of wear particles.The train-ing speed of the network with thw fuzzy-factor is muchfaster than that of the traditional methods.For esamale,the speed of training the network in this paper is increased five times in Exclusive OR problem(XORproblem)than other ways,and the debris chassification accuracy is more than 90% by this method,and the idemtification speed is very fast. 展开更多
关键词 WEAR PARTICLES BP NEURAL NETWORK fuzzy-fac-tor lubricating oilinspection DEBRIS identifi-cation 因子模糊化 BP神经网络 磨损颗粒 自动识别
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