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BP神经网络在油液污染与磨损预测中的应用
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中国机械工业集团公司重大装备油液在线监测与智能诊断系统的研制(SINOMACH 11科90-24)


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    摘要:

    针对传统BP算法存在的不足进行改进,采用共轭梯度法与Levenberg Marquardt法对BP神经网络进行优化;通过实际数据进行预处理、建模分析,对比传统BP神经网络和经过优化后BP神经网络,证明了优化后的神经网络在油品污染与磨损的预测方面具有更好的泛化能力。

    Abstract:

    Aimed for improvement of the shortcomings existed in the traditional BP algorithm, the BP neural network was optimized by using conjugate gradient method and Levenberg Marquardt method. Through the actual data pre-processing, modeling and analysis, the traditional BP neural network and optimized BP neural networks were compared. It is proved that the optimized neural network has better generalization ability in the aspect of oil pollution and prediction of the wear. 

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

田勇,廉书林,陈闽杰. BP神经网络在油液污染与磨损预测中的应用[J].机床与液压,2014,42(7):163-166.
.[J]. Machine Tool & Hydraulics,2014,42(7):163-166

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  • 在线发布日期: 2014-12-30
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