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基于信息融合技术的神经网络专家系统在水轮机状态检测中的实现

         

摘要

针对水轮机状态检测系统检测量多,实时性强等特点,本文提出了一种基于信息融合技术的神经网络专家系统,它通过基于信息融合的故障分类子网络技术克服了单层神经网络难以添加新的故障类型的弱点,综合了专家系统和人工神经网络的各自的优点,充分利用专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力,从而使整个状态检测系统具有更好的性能。

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