基于粗集-神经网络的智能混合压缩机故障诊断系统的研究  被引量:1

Intelligent Hybrid System Based on Rough Sets and Neural Networks for Fault Diagnosis

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作  者:范兴铎[1] 盛颂恩[1] 

机构地区:[1]浙江林学院工程学院,浙江临安311300

出  处:《压缩机技术》2007年第2期1-3,9,共4页Compressor Technology

摘  要:利用粗集的约简功能消除压缩机故障样本数据中冗余信息,将粗集与神经网络相结合,构建了一个基于粗集-神经网络的智能混合压缩机故障诊断系统,实现了粗集对神经网络在压缩机故障诊断中的优化。Based on the reduction of rough sets, it eliminates the redundant information of compressor' s fault sample data. By combined with the rough sets and neural networks, it creates an intelligent hybrid system based on rough sets and neural networks for fault diagnosis, and also optimizes the neural networks for compressor fault diagnosis.

关 键 词:神经网络 智能混合系统 粗集 约简 

分 类 号:TH45[机械工程—机械制造及自动化]

 

参考文献:

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