改进的ART2型神经网络在故障诊断中的应用

摘要：

针对传统ART2型神经网络的缺点,提出了一种增强了网络执行速度的改进的ART2型神经网络.改进后的算法避免了传统ART2因输入次序不同而导致的输出结果不同的缺陷.应用了一种新的方法计算输入模式与所有模式的相似度.为了解决传统ART2型神经网络的模式漂移问题引入了激活深度的概念.改善了ATR2型神经网络的适用性.

关键词：自适应谐振理论2(ART2)、系统辨识、故障诊断

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60973095;华中科技大学"数字制造装备与技术"国家重点实验室开放课题

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：212-214,223