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旋转机械的新息加权神经网络工作状态趋势预测研究
  • ISSN号：1001-9669
  • 期刊名称：《机械强度》
  • 时间：0
  • 分类：TH165.3[机械工程—机械制造及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]北京机械工业学院,机电系统测控北京市重点实验室,北京,100085 北京机械工业学院,机电系统测控北京市重点实验室,北京,100085 北京机械工业学院,机电系统测控北京市重点实验室,北京,100085 北京机械工业学院,机电系统测控北京市重点实验室,北京,100085 北京机械工业学院,机电系统测控北京市重点实验室,北京,100085
  • 相关基金：国家自然科学基金(50375017)、北京自然科学基金(3042006)资助项目.
作者： 徐小力[1], 韩秋实[1], 许宝杰[1], 左云波[1], 王涛[1]
关键词： 旋转机械, 趋势预测, 新息加权神经网络, 均值函数
中文摘要：

在面向旋转机械的神经网络工作状态预测中,存在着对新数据强调不足的缺陷,为了弥补原有的神经网络存在的缺陷,提出一种新的神经网络预测方法,即基于均值函数新息加权的神经网络预测方法.依据时间序列数据的新旧程度对预测值贡献的大小,通过均值函数赋给输入数据不同的权值系数,提高神经网络的预测精度.在旋转机械工作状态预测中取得较为理想的预测效果.

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期刊信息
  • 《机械强度》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国机械工业联合会
  • 主办单位:中国机械工程学会 郑州机械研究所
  • 主编：王长路
  • 地址：郑州市嵩山南路81号
  • 邮编：450052
  • 邮箱：jxqd@chinajournal.net.cn
  • 电话：0371-67710821
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-9669
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1134/TH
  • 邮发代号:36-76
  • 获奖情况:
  • 2002年12月获河南省第五届优秀科技期刊二等奖,1999年6月获国家机械工业局机械行业优秀科技期刊...,1999年2月获河南省第三届优秀科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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