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一种基于灰色关联分析和BP神经网络的电机数据分析方法

摘要

本发明公开了一种基于灰色关联分析和BP神经网络的电机数据分析方法,包括以下步骤:(1)灰色关联分析,包括以下步骤:确定分析数列;变量的无量纲化;计算关联度;关联度排序;(2):BP神经网络模型训练的数据分析,包括以下步骤:建立指标体系;设计BP神经网络结构;利用训练样本集训练神经网络;测试样本集的实验;将七个电机性能指标作为输入向量,由训练好的BP神经网络模型进行计算,得到电机数据分析结果。本发明通过将电机的多种参数数据抽象化、数学化,将灰色关联分析和BP神经网络这两种方法合理应用到电机数据分析中,通过数学模型的方式来分析所得到的测试数据,使其更有普适性,可以推广到任何不同型号的电机测试中。

著录项

  • 公开/公告号CN108710752A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西南科技大学;

    申请/专利号CN201810476715.2

  • 发明设计人 张克非;段婷;夏云翔;唐丽颖;

    申请日2018-05-17

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 621000 四川省绵阳市涪城区青龙大道中段59号

  • 入库时间 2023-06-19 06:58:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20180517

    实质审查的生效

  • 2018-10-26

    公开

    公开

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