【摘 要】
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本工作将BP（back propagation）神经网络与RBF（radial basis function）神经网络相混合，并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中，通过对核电厂典型故障的特征分析，建立相应的网
【机 构】
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哈尔滨工程大学核科学与技术学院,东北林业大学交通运输工程学院
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本工作将BP（back propagation）神经网络与RBF（radial basis function）神经网络相混合，并将其应用于核电厂的状态监测与故障诊断系统中，通过对核电厂典型故障的特征分析，建立相应的网络结构。为验证该混合网络的有效性，在核动力装置模拟器上进行了仿真实验研究，并用Visual Basic 6.0编写了网络程序。研究结果表明：该混合网络具有良好的诊断准确性、实时性和可扩充性。
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