概率神经网络在化工过程故障检测中的应用
100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 517KB
- 页数 3P
- 阅读 86
- 下载 29
提出将一种径向基网络的重要变形—概率神经网络(PNN)应用于化工过程的故障检测中。与其他网络相比,概率神经网络学习速度快,适合于故障检测问题。将概率神经网络用于Tennessee Eastman(TE)过程故障检测的仿真实验,将实验结果与BP网络进行比较,结果表明概率神经网络的网络设计时间明显少于BP网络,故障检测的准确率明显提高。该方法可行、有效。
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
相关推荐
概率神经网络在化工过程故障检测中的应用 517KB
神经网络在空调故障诊断中的应用 426KB
基于概率神经网络的中央空调故障诊断研究 684KB
基于模糊神经网络的故障检测算法 156KB
粗糙集-神经网络在铝电解故障诊断中的应用 627KB
人工神经网络在制造过程智能预测控制中的应用研究 126KB
RBF神经网络在检测PRC简支梁预应力中的应用 298KB
基于粒子群算法优化的神经网络在入侵检测中的应用 180KB
浅析神经网络在汽车制动性能检测系统中的应用 123KB
神经网络在实验室检测工作质量管理及控制中的应用 187KB