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改进的双向联想记忆网络在凝汽器故障诊断中的应用
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作者 任燕燕 戴毅姜 +1 位作者 翟永杰 董泽 《电力科学与工程》 2009年第10期23-27,共5页
在确立凝汽器典型故障知识库的基础上,应用双向联想记忆(BAM)网络对凝汽器进行故障诊断。网络学习算法采用强化系数的多重训练算法。在该算法的作用下,BAM网络将被强化矢量对存储在以此矢量对为中心的Hemming距离为1的邻域里的能量最小... 在确立凝汽器典型故障知识库的基础上,应用双向联想记忆(BAM)网络对凝汽器进行故障诊断。网络学习算法采用强化系数的多重训练算法。在该算法的作用下,BAM网络将被强化矢量对存储在以此矢量对为中心的Hemming距离为1的邻域里的能量最小点,从而保证矢量对的正确联想。设计了诊断模型,实现了对凝汽器典型故障的诊断,并分析了该模型在实际应用中可能出现的问题。 展开更多
关键词 双向联想记忆(bam) 故障诊断 多重训练算法 Hemming距离 bam能量函数
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