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Wear Trend Forecast of Aero-engine Based on Improved RBF Neural Network

【摘要】:正An improved RBF neural network is proposed in this paper,which is to solve the problem of wear trend prediction accuracy for aero-engine.The number of neurons in the input layer of this improved model is determined by the ideology of equal dimensionality vectors,obtain the optimal model,then the content of iron and silicon element in the spectral can be predicted by the trained model,finally wear trend of aero-engine is determined.The simulation results show that,comparing with other models,the improved RBF neural network has great practicability and satisfied prediction accuracy in the field of wear trend.

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8 ;[J];;年期
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11 ;[J];;年期
12 ;[J];;年期
13 ;[J];;年期
14 ;[J];;年期
15 ;[J];;年期
16 ;[J];;年期
17 ;[J];;年期
18 ;[J];;年期
19 ;[J];;年期
20 ;[J];;年期
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1 ;Wear Trend Forecast of Aero-engine Based on Improved RBF Neural Network[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
2 ;New Sliding Mode Control of Building Structure Using RBF Neural Networks[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
3 李磊;詹仕凡;万忠宏;熊伟;;自适应RBF网络在地质异常体识别中的应用[A];中国地球物理学会第二十七届年会论文集[C];2011年
4 ;Gas Content Prediction Based on GA-RBF Neural Network[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
5 ;The Application of One Improved Segmentation Technology In The Aero-engine Endoscope Detection[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
6 ;Semantic Annotation in Academic Search Engine[A];Proceedings 2010 IEEE 2nd Symposium on Web Society[C];2010年
7 张文广;史贤俊;肖支才;李新;;基于RBF神经网络的导弹舵机系统故障检测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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9 肖迪;林锦国;胡寿松;;一种新的粗糙RBF网络集成方法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 ;ENGINE首次部署亚洲[N];中国电子报;2000年
2 ;未来网络的样子-ENGINE[N];网络世界;2001年
3 ;ENGINE助推下一代网络进程[N];中国电子报;2004年
4 王鹏;爱立信在中国力推ENGINE方案[N];通信产业报;2001年
5 计育青;ENGINE为网络带来新动力[N];中国电子报;2004年
6 本报记者 钟敏 李红;ENGINE:爱立信构建下一代网络蓝图[N];中国电子报;2001年
7 ;ENGINE R4助运营商迈向“下一代网络”[N];人民邮电;2003年
8 本报记者 翟海涌;ENGINE——运营商利润的引擎[N];网络世界;2002年
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