基于ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的判定方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201810652417.4 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN108830244A 公開（公告）日 2018-11-16
申請(qǐng)公布號(hào) CN108830244A 申請(qǐng)公布日 2018-11-16
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 郝如江;吳肇中;陸一鶴;金治彬;韓博躍;李代勇 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 西安創(chuàng)富電子科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 石家莊輕拓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 石家莊鐵道大學(xué);西安創(chuàng)富電子科技有限公司
地址 050000 河北省石家莊市北二環(huán)東路17號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的判定方法，涉及振動(dòng)故障診斷方法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法首先采用小波軟閾值將信號(hào)降噪，再將降噪后的信號(hào)通過(guò)相對(duì)小波包能量體現(xiàn)其更好的信號(hào)互異性，然后運(yùn)用ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初步分類，之后將K?means算法引入ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)原有的算法進(jìn)行修正，并與ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。分析結(jié)果表明改進(jìn)后的方法解決了只激活輸出值最大的神經(jīng)元和噪聲干擾的問(wèn)題，提高了故障分類的準(zhǔn)確性。