[发明专利]一种基于改进径向基神经网络的船舶设备故障诊断方法在审
| 申请号： | 201611060650.0 | 申请日： | 2016-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN106628097A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 韩珂;谢强 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | B63J99/00 | 分类号： | B63J99/00;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 210016*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进径向基神经网络的船舶设备故障诊断方法，其特征在于通过改进人工蜂群算法对径向基神经网络的参数优化构造出神经网络分类器；对船舶设备采集训练样本数据，将训练样本数据导入构造的神经网络分类器进行分类训练，得到训练好的神经网络分类器；对船舶设备采集测试数据，将采集的测试数据导入训练好的神经网络分类器进行故障分类，判断是否出现故障，本发明方法能够提高故障诊断的准确性、增加故障诊断的适用性，同时能够满足船舶故障诊断的实时性要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 径向 神经网络 船舶 设备 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于改进径向基神经网络的船舶设备故障诊断方法，其特征在于：通过改进人工蜂群算法对径向基神经网络的参数优化构造出神经网络分类器；对船舶设备采集训练样本数据，将训练样本数据导入构造的神经网络分类器进行分类训练，得到训练好的神经网络分类器；对船舶设备采集测试数据，将采集的测试数据导入训练好的神经网络分类器进行故障分类，判断是否出现故障。
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