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为克服BPN收敛速度慢、没有自组织能力的缺点，该文根据概率论原理、贝叶斯估计定理和信息分布的高斯假设，建立了具有自组织能力的自适应概率神经网络（APNN）。网络具有特定的拓扑结构、激励函数为高斯核函数，并利用整个学习样本集的所有信息，对实际样本进行极大似然估计。诊断结果表明，该网络不仅能定量隔离单一发动机气路各部件的故障。而且时多种故障并存具育较好的适应性，大大提高了网络的工程实用性。