网络首发时间:2019-01-10 09:16:20

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基于集成学习概率神经网络的电机轴承故障诊断

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【作者】 张习习顾幸生

【机构】 华东理工大学化工过程先进控制和优化教育部重点实验室

【摘要】 作为一种常用的模式识别方法,概率神经网络在故障诊断领域有着广泛的应用。针对作为概率神经网络最重要参数之一的平滑因子σ需要人为设定的问题,提出了一种基于正弦余弦(SCA)优化算法的自适应概率神经网络(SPNN);建立利用SPNN作为弱分类器的基于AdaBoost的集成学习模型(ASPNN),采用输出概率线性组合的方式得到强分类器的输出结果;将ASPNN模型应用于电机轴承故障诊断,仿真结果证明了该方法的有效性。

【基金】 国家自然科学基金(61573144)
  • 【DOI】10.14135/j.cnki.1006-3080.20181206001
  • 【分类号】TP183;TM307
  • 【下载频次】353

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