基于人工神经网络的化工设备维修决策研究

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该文建立基于人工神经网络的设备维修决策模型,提出了一种新的设备维修决策方法,适用于各类复杂化工设备系统的维修管理.根据检验标准及专家知识选取大量设备维修样本作为教师,对网络系统进行训练,使其掌握从已知设备状况参数来确定维修策略的知识,并据此对未来设备进行预测和维修分类.实例表明,这种决策方法是完全可行的,也是高效的.它具有以往方法所不具备的智能性和自适应特点,为大型设备系统的可靠性管理提供了有效手段.
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