本文選題：故障診斷 + 人工神經(jīng)網(wǎng)絡�。� 參考：《北京航空航天大學學報》2016年03期

【摘要】：根據(jù)航天器系統(tǒng)級電性能測試工作中數(shù)據(jù)量大、任務繁重的特點,設計了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的智能分類系統(tǒng),對原始測試數(shù)據(jù)進行智能化分類,將非線性的調(diào)試經(jīng)驗以數(shù)據(jù)的形式儲備,可在減少測試工作中對人為經(jīng)驗依賴的同時為航天器信號識別快速提供專家知識�？紤]到經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)有訓練時間長和對網(wǎng)絡初始權(quán)值的依賴程度高等不足,利用主成分分析對數(shù)據(jù)進行壓縮和自動編碼技術(shù)對網(wǎng)絡權(quán)值進行初始化。實驗數(shù)據(jù)測試表明:與傳統(tǒng)方法相比,本文提出的改進學習系統(tǒng)的分類準確率、穩(wěn)定性和響應速度均得到顯著提高。
[Abstract]:An intelligent classification system based on artificial neural network is designed to classify the original test data according to the characteristics of large amount of data and heavy tasks in the electrical performance testing of spacecraft system.The nonlinear debugging experience can be stored in the form of data, which can reduce the dependence on artificial experience in testing work and provide expert knowledge for spacecraft signal recognition.Considering the shortcomings of the classical artificial neural network system such as long training time and high dependence on the initial weights of the network, the principal component analysis (PCA) is used to compress the data and initialize the network weights.The experimental data show that compared with the traditional method, the improved learning system proposed in this paper improves the classification accuracy, stability and response speed of the improved learning system significantly.
【作者單位】： 北京航空航天大學航空科學與工程學院;中國空間技術(shù)研究院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(YWF-14-HKXY-017) 航空科學基金(2012XX1043)~~
【分類號】：V416;TP183

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本文編號：1755144