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基于概率神经网络的某导弹发动机系统故障诊断

作者:林青松; 杨孝敬; 张聚伟bp神经网络概率神经网络导弹发动机故障诊断

摘要:反向传播神经网络(BPNN)和概率神经网络(PNN)对某型号导弹发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较。仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高地诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性。此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度。

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火力与指挥控制

《火力与指挥控制》(月刊)创刊于1976年,由中国兵器工业集团有限公司主管,北方自动控制技术研究所主办,CN刊号为:14-1138/TJ,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《火力与指挥控制》主要刊载国内外火控指控技术及有关高新技术、发生动态的综述性文章;各类火控系统、战术指挥控制系统及战场数字化信息系统总体设计、系统分析、作战效能评估、仿真建模方法等论文。

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