作 者: ;
机构地区: 暨南大学信息科学技术学院计算机科学系
出 处: 《计算机自动测量与控制》 2000年第2期22-23,共2页
摘 要: 神经元的自组织聚类网络 (ART)能够通过自组织学习进行模式分类 ,并能够按训练集分类识别以后的模式 ,可完成直流提升机故障模式的在线识别和诊断。这种方法训练和运算速度快 ,不会陷入局部极小 ,当包含新的样本时 。 ART strengths include its ability to place an arbitrary number of patterns into categories of varying degrees of complexity, its stable encoding, and its online learning abilities. It is extremely well suited to applications of dignostics, such as direct current lifter’s fault diagnosis.