PSO-BP网络模型在柱塞泵故障诊断中的应用
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
2.68 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
本文针对BP神经网络存在的一些缺陷,将粒子群算法引入神经网络,通过粒子群算法来优化神经网络的初始权值与阈值。最后分别建立基于柱塞泵故障诊断的PSO-BP网络诊断模型与BP神经网络诊断模型,对比这两种模型的分类精度与迭代收敛速度,实验证明PSO-BP网络在柱塞泵故障诊断方面的性能要优于BP神经网络。相关论文
- 2021-03-02加工回转分度类零件的工艺方案设计
- 2025-01-03基于正交试验的液晶屏老化炉优化设计
- 2020-09-03应用动网格技术模拟分析滚动转子压缩机的瞬态流动
- 2021-09-02双级并联齿轮泵不同转速下流动特性的研究
- 2021-05-25超临界锅炉给水泵级间密封间隙流动特性



请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。