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基于概率神经网络和KS检验的机械状态监测
  • 期刊名称：振动与冲击,2008, 27（4）：56-57
  • 时间：0
  • 分类：TH17[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]华中科技大学数字制造与装备技术国家重点试验室,武汉430074
  • 相关基金：国家重点基础研究发展计划（2005CB724101）,国家自然科学基金项目（50575087）,国家自然科学基金项目（50675076）
  • 相关项目：面向制造系统的高可靠性柔性可重构自组织E－诊断关键技术研究
关键词： 概率神经网络, KS检验, 状态监测
中文摘要：

机械状态监测中经常需要用非线性分类器对机械状态进行分类。概率神经网络是一种典型的非线性分类器。它与传统BP神经网络分类器相比，具有训练速度快，分类准确性高、稳定性好等优点。但是，概率神经网络分类器和其它神经网络分类器一样，存在分类准确性完全依赖现有训练样本的缺陷。当现有训练样本数量不足或机械设备出现了新的状态时，神经网络分类器就不能进行正确分类了，从而造成误报。因此，需要对神经网络分类器的分类结果进行检验。KS检验是一种非参数统计方法，它通过描述两个统计样本的相似性，可以有效的对分类结果进行检验，及时发现概率神经网络的错误，减少误报。

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