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就ＢＰ神经网络学习收敛速度慢和易出现局部最小点的不足，采用了自适应学习率和绝对误差等距离逼近方法，引入了控制因子常数，就控制因子常数，惯性因子常数以及隐层单元数对网络收敛迭代次数的影响进行了研究。并将改进算法应用于旋转机械故障诊断中。
旋转机械故障诊断中的神经网络改进算法研究
【摘 要】
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就ＢＰ神经网络学习收敛速度慢和易出现局部最小点的不足，采用了自适应学习率和绝对误差等距离逼近方法，引入了控制因子常数，就控制因子常数，惯性因子常数以及隐层单元数对网络收敛迭
【机 构】
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西安交通大学润滑理论及轴承研究所,西安交通大学润滑理论及轴承研究所西安,710049,西安
【出 处】
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振动工程学报
【发表日期】
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1996年1期
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