基于粗糙集神经网络的车载设备故障诊断

基于粗糙集神经网络的车载设备故障诊断

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36 2021-04-27
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正文 简介
由于神经网络在车载设备故障诊断中存在网络结构复杂、训练时间长的问题,利用粗糙集理论处理不确定数据的优势,对BP神经网络进行优化.提出属性约简算法,去掉冗余信息,保留必要属性.通过对现场车载设备故障数据的实例分析表明,优化前后性能提升明显,且使用该方法能有效减少输入层神经元个数,提高车载设备故障诊断的效率和准确度.
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