【摘 要】
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利用神经网络进行智能诊断所获取的诊断知识难于解释和理解,因此限制了其在智能诊断中的进一步应用,基于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了连续
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50705042）,航空科学基金资助项目（2007ZB52022）
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利用神经网络进行智能诊断所获取的诊断知识难于解释和理解,因此限制了其在智能诊断中的进一步应用,基于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法。并与其他方法进行了比较分析。最后,将方法应用于转子故障诊断,通过多功能转子故障模拟实验台获取故障实验样本,利用所提出的神经网络规则提取方法从故障样本中提取了诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确性和有效性。
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