神经网络
即尺度数 )。 分解具有关系： S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3。 小波包算法的实现 小波包分解可以对信号在全部的频带范围内进行正交分解。 小波包算法的基本思想是将第一次分解结果的高频部分和低频部分利用二抽取运算，保留其偶数部分或奇数部分（即每隔一个数保留一个）。 在进行下一步分解时，不仅将低频部分进行分解，同时也将高频部分进行分解
.......................... 53 中国石油大学（华东）硕士学位论文 1 第 1 章 绪论 故障诊断的意义 随着 科技日新月异 的发展 ， 现代化生产 所用的 生产装置 也 趋向大型化、高速高效化、自动化和连续化，人们对设备的要求不仅是性能好，效率高，还要求在运行过程中 无 故障 或少故障。 生产 设备运行状态的优劣直接影响着社会效益和经济 效 益。 然而， 这些高科技
的一些模型有： BP(Back Propagation,BP)神经网络、 Hopefield 网络、自组织安徽建筑工业学院毕业设计 11 映射（ SelfOrganizing Map,SOM)神经网络、小波神经网络、 RBF 神经网络等。 本文工作主要运用了 SOM 和 GCS 神经网络。 自组织（ SOM）神经网络模型 多层感知器的学习和分类是以一定的先验知识为条件的
建立与仿真 使用神经网络工具箱的命令行方式建立 使用神经网络工具箱的命令行方式建立和训练概率神经网络主要包括以下常用的指令，如表 31 所示： 表 3 1 常用指令表 指令格式 执行结果 参数意义 n e t =n e w p nn ( P , T , S P R E A D ) 创建一个 概率 神经网络 P ： Q 组输入向量组成的 R Q 维矩阵； T ： Q 组目标分类向量组成的 S Q
分析技术等大大提高了信号处理技术。 故障诊断是设备故障诊断技术的核心，识别设备状态异常与否，异常后再分析原因，此为诊断的实质。 目前，诊断技术按信号类型的不同分为振声诊断、温度诊断、油液诊断、光谱分析等。 在诊断技术发展初期，由于技术条件不够成熟，占主导地位的是人，仪器处理后的信号主要由人去分析。 随着人工智能的发展，诊断的自动 化，智能化逐渐成为现实。 神经网络
过热汽温系统 神经网络 建模 神经网络 神经网络简介 人工 神经网络 (ArtlficialNeuralNetworkS，简称 ANN)是模仿人脑 功能的 一种 信息处理系统。 具有通过学习获取知识并解决问题的能力，其知识存储在连接权中。 它主要借鉴了人脑神经系统处理信息的过程，以数学网络拓扑为理论基础，以大规模并行性、高度的容错能力以及自适应、自学习、自组织等功能为特征，集信息加工与存储一体化
以上过程可以看出，欲求出实验数据列重构系统的 Lypunov指数谱，就要求出（ 210）式中的每个雅科比矩阵。 而系统雅科比矩阵具有（ 26）式所示形式，所以问题 的关键在于确定每个雅科比矩阵的最后一行矩阵元。 下面讨论小波神经网络模型求解该问题。 7 小波神经网络 小波神经网络起源于小波分解，小波神经网络是多层前馈式网络，由一个输入层，一个或多个隐含层，一个输出层组成。
元只与前一层神经元相连，最上一层为输出层，最下一层为输入层。 输入层和中间层也称为隐层。 隐层的层数可以是一层或多层，前向网络在神经网络中应用十分广泛，感知器、线性网络、 BP 网络都属于这种类型。 感知器 美国学者 Rosenblatt 于 1957 年提出一种用于模式分类的神经网络模型，称为感知器，它是一个单层神经网络，神经元模型为阀值模型。 与 MP 模型不同之处在于其联结权值可变
除此之外 ， 还 可 通过在训练样本的输入信号中加入噪声的方法来 提高 BP 网络的泛化能力。 4）适用范 围。 BP 网络适用于求解函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等非精确解的 问题。 对于 求解精确解 一类 的问题 ，其并不适用。 5）对内部硬件故障具有良好的 容错性。 BP 网络是 一个 分布式 的 并行处理系统， 输入 信息储存在整个系统中， 网络中的每一个神经元以及 每 一 个连接
情况需考虑的： 如果 k＝ m，则是输出层，这时有 iY 是输出期望值，它是常数。 由 于公式 (211)中有 )( imiX eXe YXmiki (224) 从而有 md1 = mX1 (1 mX1 )( mX1 Yi) (225) 2．如果 km，则该层是隐层。 这时应考虑上一层对它的作用，故有： 江西理工大学 20xx 届本科生毕业设计（论文） kikkki XUi