作者：王用鑫煤矿设备动态模糊bp神经网络
摘要：在煤炭机电设备故障检测过程中,由于涉及到众多的硬件设备,容易出现电压稳定性较差,间接影响故障检测信号不稳定,检测样本数据空间维数大、诊断实时性差等缺点。本文提出了采用动态模糊自学习理论和BP神经网络相结合的方法针对故障进行诊断,首先通过动态模糊自学习方法对设备故障的有效数据,使用BP网络对其进行快速分类诊断。仿真实验表明：本文算法能够有效地提高故障诊断正确率,从而提高诊断的识别与决策能力。
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《科技通报》（CN：33-1079/N）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《科技通报》多次评为“浙江省优秀期刊”、“华东地区优秀期刊”，是《中国科技论文统计源期刊》、《中国科学引文数据库来源期刊》，中国科技优秀期刊。2000年后先后被《中文优秀期刊要目总览》、《中国优秀期刊（遴选）数据库》、《中国学术期刊文摘》、《中国生物学文摘》、《中国生学文献数据库》等收录。获奖情况：浙江省优秀科技期刊一等奖。
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