用自联想神经网络处理发动机测量参数

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自联想神经网络 (AANN)采用了一种带有瓶颈层的特殊结构 ,且具有单位总增益。在经过大量带噪声样本的训练之后 ,各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程 ,信息中的精华将被提取 ,从而使人们能够利用冗余信息抑制其测量噪声。在基于发动机测量参数的故障诊断过程中 ,应用自联想神经网络作为滤波器对测量参数进行预处理 ,可以大大提高故障诊断的准确率。
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