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文檔簡介
1、本文以凝汽設(shè)備為主要研究對象,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),并結(jié)合混合型知識表示和知識獲取方法及基于知識的專家系統(tǒng)等技術(shù),對凝汽設(shè)備故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行了開發(fā)研究。完成了凝汽設(shè)備相關(guān)實際故障樣本的整理,建立了以0、0.25、0.5、0.75、1為征兆量的樣本以及相應(yīng)蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、故障診斷及解釋、數(shù)據(jù)查詢及分析等功能模塊,采用Visual Basic6.0編制了故障診斷系統(tǒng)程序,對凝汽設(shè)備故障診斷進(jìn)行了仿真實驗, 本文在建立故障樣本時應(yīng)用了產(chǎn)生式
2、規(guī)則,語義網(wǎng)絡(luò),框架式等知識表達(dá)方法,有效的表達(dá)了凝汽設(shè)備故障診斷知識,保證數(shù)據(jù)的完整性,減少數(shù)據(jù)冗余。規(guī)范化處理數(shù)據(jù)庫,從而簡化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和避免了數(shù)據(jù)沖突。 本文應(yīng)用一種新型的優(yōu)化算法——蟻群算法來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。蟻群算法是一種新型的模擬進(jìn)化算法,有正反饋、分布式計算、全局收斂、啟發(fā)式學(xué)習(xí)等特點。分析了隱層節(jié)點數(shù)、螞蟻數(shù)目、信息殘留系數(shù)等因素對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的精度和速度的影響,為網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的合理選取提供了依據(jù)。為了突出蟻群算法在訓(xùn)練神經(jīng)
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