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改进ART-2A神经网络在故障自诊断中的应用

         

摘要

ART-2A神经网络可以很好地应用于模式识别中的分类问题,但由于算法结构的不足,存在分类漂移现象,导致网络不稳定,严重影响了网络的工程应用.对标准ART-2A网络结构和算法过程进行了深入研究,分析了引起分类漂移的原因,提出了一种ART-2A神经网络改进算法,并通过故障自诊断实验进行网络稳定性和实用性验证.实验证明改进ART-2A神经网络能长期稳定工作,准确进行故障判别,实现系统的故障诊断自动化.

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