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《'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集》2006年
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量子神经网络在电机转子故障辨识中的应用研究

易健雄  朱大奇  陈昕静  
【摘要】:本文介绍了基于多层激励函数的量子神经网络模型及其算法,并将量子神经网络模型应用于电机转子故障诊断中, 比较了BP神经网络和量子神经网络(QNN)的故障识别精度。仿真实验结果表明,量子神经网络提高了电机转子故障诊断的识别精度和容错能力。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 李占锋,韩芳芳,郑德忠;基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究[J];河北科技大学学报;2001年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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2 侯志祥,申群太,李河清;电机设备的现代故障诊断方法[J];电力系统及其自动化学报;2003年06期
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中国重要会议论文全文数据库 前5条
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3 易健雄;陈昕静;张正道;;基于CMAC的旋转机械故障诊断分析仪系统的设计与实现[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
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【相似文献】
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6 冯建利;基于量子神经网络的入侵检测技术研究[D];沈阳航空工业学院;2010年
7 陈健;电力变压器的智能故障诊断研究[D];湖南大学;2010年
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9 刘治国;人工神经网络在薄差水淹层解释中的应用研究[D];吉林大学;2009年
10 刘超;基于粗糙集理论和量子神经网络的电网故障诊断方法研究[D];西南交通大学;2008年
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