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粗糙集在神经网络作动器故障诊断中的应用

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摘要

为解决作动器健康管理中的作动器故障诊断问题,提出了基于粗糙集和神经网络的作动器故障模式分类方法。使用粗糙集理论对故障数据进行预处理,通过创建系统决策表,基于可辨识矩阵进行属性约简,删除冗佘的属性。以简化后的样本数据作为神经网络的训练样本,从而降低神经网络构成系统的复杂性,减少网络的训练时间。

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来源
《第十二届全国petri网理论与应用学术年会》|2009年|300-302347|共4页
会议地点天津
作者
王可; 夏立群; 田一松;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;飞行控制;
关键词
作动器; 故障诊断; 粗糙集; 神经网络; 属性约简;

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