【摘 要】
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在分析子波变换的基础上,将子波理论引入神经网络,提出了一种新的神经网络模型─—子波-S型神经网络(WSNN),并将其成功地应用于动态过程的故障诊断,同时根据其特性给出训练方
【机 构】
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清华大学化学工程系,清华大学化学工程系,清华大学化学工程系 北京 100084,北京 100084,北京 100084
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在分析子波变换的基础上,将子波理论引入神经网络,提出了一种新的神经网络模型─—子波-S型神经网络(WSNN),并将其成功地应用于动态过程的故障诊断,同时根据其特性给出训练方法, 实验证明,与S形作用函数的前向阶层型神经网络(SBFN)相比,子波-S型神经网络提高了故障早期诊断的正确诊断率。
Based on the analysis of the wavelet transform, the wavelet neural network is introduced into the neural network, and a new neural network model, the wavelet-S neural network (WSNN), is proposed and successfully applied to the fault of the dynamic process The experiments show that the wavelet-S neural network improves the correct diagnosis rate of early fault diagnosis compared with the forward-type neural network (SBFN) with S-shaped function.
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