基于模糊神经网络的柴油机排气噪声预测  

Forecast of Exhaust Noise for Diesel Engines Based on FNN

作　　者：郁飞[1] 罗春潮[1] 许勃[1] 

机构地区：[1]华东船舶工业学院机械系,江苏镇江212003

出　　处：《华东船舶工业学院学报》2001年第6期54-57,共4页Journal of East China Shipbuilding Institute(Natural Science Edition)

摘　　要：应用模糊神经网络FNN(FuzzyNeuralNetworks)的模糊推理对噪声数据的预测进行了研究分析。和传统的BP网络方法相比 ,模糊神经网络具有概念清晰 ,逻辑清楚 ,且不会限于局部极小点等特点 ,实验结果充分证明了这种方法的有效性 ,并且本文用较小规模的正交试验数据作为训练样本 ,达到了试验量少效果好的目的。Forecast the noise data using the reasoning of FNN. Compared with the conventional BP network, FNN is more logical and clearer; moreover, it won't fall into local minimum often. The results of the experimentation proves the validity of FNN. By using FNN, a conclusion is successfully drawn with small dimension data.

关 键 词：排气噪声 预测 柴油机 模糊神经网络 正交试验 

分 类 号：TK421.6[动力工程及工程热物理—动力机械及工程] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]