一种基于证据神经网络模型的机械产品故障模式识别方法

摘要

本发明是一种基于证据神经网络模型的机械产品故障模式识别方法，该方法定义了一种新型的基于证据理论和径向基神经网络模型的证据神经网络模型，并且基于该证据神经网络模型对机械产品的信号特征进行模式判定，进行故障模式的识别，兼顾样本量有限以及精度要求高的特点，基于证据理论和神经网络模型，证据理论的基本信任分配函数用来度量神经网络训练过程中的不确定性，并且利用证据融合法则进行信息的融合，证据神经网络能够有效地提高故障模式识别的精度。