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将神经网络与专家系统相结合形成了神经网络专家系统,其核心部分采用BP神经网络.以发动机为诊断对象,获取故障数据后,采用3层BP神经网络模型对网络进行训练,经过几种不同网络参数的对比后,设定了合理的网络训练参数,训练后获得了期望的误差值0.01,并采用VB6.0软件设计了专家系统的人机交互界面,为专家系统在发动机故障诊断中的应用提供了有益的参考.