基于蚁群算法与神经网络的机械故障诊断方法

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摘要：为解决柴油机故障诊断这一复杂问题，提出了一种基于智能互补融合的智能诊断方法。采用蚁群算法（ACA）对反映运行工况的特征参数进行属性约简，剔除不必要的属性。根据约简结果，建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的故障诊断系统。网络的训练对比结果表明，基于蚁群算法的约简处理简化了输入神经网络的数据维数，提高了网络的训练效率和故障分类准确性。http://www.cqvip.com//QK/92376X/200707/24927231.html

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关键词：神经网络 故障诊断 神经网 cqvip 学术交流 故障诊断 蚁群算法 RBF