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本文介绍了基于多层激励函数的量子神经网络模型及其算法,并将量子神经网络模型应用于电机转子故障诊断中,比较了BP神经网络和量子神经网络(QNN)的故障识别精度.仿真实验结果表明,量子神经网络提高了电机转子故障诊断的识别精度和容错能力.
量子神经网络在电机转子故障辨识中的应用研究
【摘 要】
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本文介绍了基于多层激励函数的量子神经网络模型及其算法,并将量子神经网络模型应用于电机转子故障诊断中,比较了BP神经网络和量子神经网络(QNN)的故障识别精度.仿真实验结果
【机 构】
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江南大学控制科学与工程研究中心,江苏,无锡,214122
【出 处】
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2006系统仿真及其应用学术交流会
【发表日期】
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2006年期
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