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電信號分析電機故障神經網路

發布時間:2023-03-01 07:02:46

Ⅰ BP神經網路的原理的BP什麼意思

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在本教程中,您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。

神經網路(或人工神經網路)具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件(稱為神經元)組成,以解決問題。它遵循非線性路徑,並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。

該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題,例如識別貓和狗的圖片,識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。

本教程將涵蓋以下主題:

Ⅱ 什麼是BP神經網路

BP演算法的基本思想是:學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成;正向傳播時,輸入樣本從輸入層傳入,經各隱層依次逐層處理,傳向輸出層,若輸出層輸出與期望不符,則將誤差作為調整信號逐層反向回傳,對神經元之間的連接權矩陣做出處理,使誤差減小。經反復學習,最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下:
1、從訓練集中取出某一樣本,把信息輸入網路中。
2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理後,得到神經網路的實際輸出。
3、計算網路實際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層,並按一定原則將誤差信號載入到連接權值上,使整個神經網路的連接權值向誤差減小的方向轉化。
5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟,直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

Ⅲ 如何簡單形象又有趣地講解神經網路是什麼

神經網路神奇的地方在於它的每一個組件非常簡單——把空間切一刀+某種激活函數(0-1階躍、sigmoid、max-pooling),但是可以一層一層級聯。輸入向量連到許多神經元上,這些神經元的輸出又連到一堆神經元上,這一過程可以重復很多次。這和人腦中的神經元很相似:每一個神經元都有一些神經元作為其輸入,又是另一些神經元的輸入,數值向量就像是電信號,在不同神經元之間傳導,每一個神經元只有滿足了某種條件才會發射信號到下一層神經元。當然,人腦比神經網路模型復雜很多:人工神經網路一般不存在環狀結構;人腦神經元的電信號不僅有強弱,還有時間緩急之分,就像莫爾斯電碼,在人工神經網路里沒有這種復雜的信號模式。

Ⅳ 神經網路以及小波分析法在汽車發動機故障檢修中有什麼應用

汽車是我們生活中常用的將交通工具,那麼神經網路和小波分析法在汽車發動機故障檢修中有什麼應用呢?大家請看我接下來詳細地講解。

一,小波分析在故障檢修中的應用

小波包分解與故障特徵提取。缸蓋表面的振動信號由一系列瞬態響應信號組成,分別代表氣缸的振動源響應信號:1為氣缸的燃燒激勵響應;2是排氣閥打開時的節流閥沖擊。氣門間隙異常時,振動信號的能量大於目前沖擊力作用時,振動信號的主要組件目前離沖擊力穩定的振動信號和雜訊,信號能量相對較小。因此,可以利用每個頻帶的能量變化來提取故障特徵,通過小波包分解系數{4]得到頻帶的能量。

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