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提出一种基于AdaBoost的集成神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,通过简单地训练若干个单一神经网络并将其预测结果进行合成,实现了对航空发动机多类故障的诊断.针对一个涡轮喷气发动机气路部件的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,便于工程应用.
神经网络集成在发动机故障诊断中的应用研究
【摘 要】
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提出一种基于AdaBoost的集成神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,通过简单地训练若干个单一神经网络并将其预测结果进行合成,实现了对航空发动机多
【机 构】
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淮海工学院,西北工业大学
【出 处】
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航空动力学报
【发表日期】
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2005年5期
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