10.3969/j.issn.1009-0134.2011.12(s).05
动量因子BP神经网络算法在设备故障预测中的应用
设备故障预测是设备预防性维护的重要组成部分.本文针对传统方法处理设备故障预测的不足,采用动量因子BP神经网络算法来预测设备状态.通过网络学习和诊断实验表明:动量因子BP神经网络算法不仅能解决设备故障预测的非线性问题,而且预测结果非常准确、误差精度较高、收敛速度较快.
设备故障预测、动量因子BP神经网络、特性曲线、有效预测
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TP391(计算技术、计算机技术)
上海市科委科技攻关计划10DZ1126100,10DZ1140900;上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金;上海大学创新基金和上海市重点学科建设资助Y0102
2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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