小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章進(jìn)入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于模擬電路故障診斷的進(jìn)展

論文摘要：分析了模擬電路故障診斷的重要性和目前存在的困難，對基于小渡分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的模擬電路故障診斷方法進(jìn)行了綜述.指出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于模擬電路故障診斷存在的問題和未來的應(yīng)用前景。模擬電路故
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摘要：為提高掌紋圖像識別率，首先利用手掌的幾何輪廓對所采集到的掌紋圖像進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)行分割得到感興趣的區(qū)域。再利用小波變換對掌紋圖像分別進(jìn)行多層分解，進(jìn)而提取小波特征。最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。通過
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針對現(xiàn)有BP網(wǎng)絡(luò)在汽車電控汽油機(jī)故障診斷中存在的問題，提出將小波函數(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合構(gòu)成小波網(wǎng)絡(luò)，代替BP網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷。并對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了兩個方面的改進(jìn)。首先是對輸出層函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，其次是用熵函數(shù)代替均方誤差函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù)。仿真結(jié)果表明此改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行汽車電控汽油機(jī)的故障是有效的，而且與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，該改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的逼近能力，更快的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂速度和能有效避免局部最小值問題。
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