10.3963/j.issn.1671-7953.2007.01.022
基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进
运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单.
神经网络、磨损、铜含量、维修
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TN911.72
2007-04-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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