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1.
介绍了BP神经网络的结构及学习算法。对液压系统故障模式及故障机制进行分析,提取能够反映液压系统故障的特征量作为BP神经网络的输入,并用BP算法对该网络进行训练,利用神经网络的智能性来判断液压系统所属的故障类型。仿真结果表明,该诊断方法具有高可靠性,达到了预期的结果,可以用于液压系统的故障诊断。  相似文献   
2.
介绍了人工神经网络的基本原理、反向传播算法和算法的步骤。利用BP网络的算法解决电磁炉的性能评价及选择问题,并建立相应的模型。通过BP神经网络模型评判电磁炉总体性能的好坏,从而对电磁炉进行选择时能作出更好的决策。  相似文献   
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