基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统

摘要：

本文以粗糙集理论中的信息系统属性为主要工具.将复杂的RBF神经网络分层约简,剔除其中不必要的属性,构建了优化的粗集-神经网络模型.通过对实例分析,使用该模型可以有效地减少输入层神经元个数,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性.在故障诊断中有良好的应用前景.

关键词： 粗糙集 RBF神经网络 故障诊断系统

作者: 周天沛 孙伟

作者单位: 中国矿业大学信电学院(江苏徐州)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会华东地区第十七届学术年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 121-124

在线出版日期: 2004-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）