粗糙集-神经网络在铝电解故障诊断中的应用
100 积分
50
评分
4.6 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 627KB
- 页数 4P
- 阅读 102
- 下载 22
目的通过对铝电解生产过程中的故障进行有效地诊断来提高铝的生产效率和节约能源.方法把粗糙集和神经网络结合起来应用在铝电解的故障诊断中.先用自组织特征映射网络(SOM)对初始数据进行离散化后得到决策表,然后用粗糙集理论对决策表进行约简得到最简决策表,根据最简决策表设计BP神经网络对铝电解中的故障进行诊断.结果用粗糙集对神经网络的输入数据进行预处理可以简化神经网络的结构,减少计算量和训练时间,从而提高整个诊断系统的诊断效率、故障诊断准确率在90%以上.结论该方法能够对铝电解中的故障做出正确的诊断.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
huzhengs***
擅长:
土建 装饰 园林 电气
- 4.4
服务
- 5
商品
- 176
人气
相关推荐
粗糙集-神经网络在铝电解故障诊断中的应用 627KB
神经网络在空调故障诊断中的应用 426KB
粗糙集在神经网络结构优化中的应用研究 510KB
基于粗糙集神经网络的车载设备故障诊断 3.0MB
基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型研究 130KB
粗糙集和神经网络在心理测量中的应用 762KB
基于粗糙集理论的内燃机气阀故障诊断研究 408KB
粗糙集BP神经网络在房地产价格预测中的应用 264KB
基于粗糙集-5的轨道电路故障诊断方法研究 1.9MB
基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究 162KB