[发明专利]基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法在审
| 申请号： | 201510566043.0 | 申请日： | 2015-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN106503798A | 公开（公告）日： | 2017-03-15 |
| 发明（设计）人： | 于海斌;曾鹏;尚文利;李世超 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司21002 | 代理人： | 许宗富 |
| 地址： | 110016 *** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法，包括以下步骤搜集基准的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，建立BP神经网络模型；将待诊断的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，输入到所述BP神经网络模型，进行故障诊断。本发明通过将BP神经网络与粗糙集算法结合，先利用粗糙集理论有效的降低泵功图样本特征的维数，再利用约简后样本特征构造BP神经网络识别器，简化BP神经网络结构，减少BP神经网络识别器学习和运行的时间，提高分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粗糙 bp 神经网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于粗糙集与BP神经网络的泵的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：搜集基准的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，建立BP神经网络模型；将待诊断的训练样本特征数据，得到对应约简后的决策表，输入到所述BP神经网络模型，进行故障诊断。
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