KPCA-GRNN网络在数控机床复合故障诊断中的应用
提出了一种将核主元分析法(KPCA)与GRNN网络相结合的数控机床复合故障诊断方法。原始复合信号经过EMD分解,将得到的IMF与其他时频域特征值组成原始信号特征集;运用KPCA方法对原始特征集进行降维处理,构造核主元特征集;将筛选后的特征向量作为GRNN网络的输入,实现了数控机床不同复合故障的模式识别,并与其他3种网络对比,验证了该方法的优越性。
文件下载
评论信息
其他资源
- MyEclipse 2017 stable 2.0 完美破解
- 多目标优化算法
- 御剑85万超强字典
- 机器学习-python处理UCI鲍鱼数据集.rar
- cmake-3.19.4.tar.gz
- 基于PSCAD下的双端VSC-HVDC
- 国产中高分辨率卫星参数整理包括30个卫星
- ELM327中文说明书
- VS2010 ASP.NET C# WEB开发（源代码）
- AFE4300参考资料
- BCH编码与解码的simulink仿真
- Android项目实战——手机安全卫士开发案例解析（随书代码文件
- 中颖单片机SH79F3283P例程
- k3s-monitoring：快速入门指南，可通过Prometheus Operator和kube-prometheus-stack Helm Chart在k3s集群上获得完整的监视和警报堆栈并运行-源码
- STM32 AD7124
- 基于ARM的电子相册源码（含动态库可运行）
- 忍者系统 Ninjutsu_v3_08_2020
- H3C_MSR_系列路由器_Web配置手册
- 多标签分类的半监督低秩映射学习
- BP神经网络数据集代码
- opencv手势识别
- 西门子PROFINET工业通信指南
- 几个c++游戏源代码
- jira7.4管理员操作手册
- 组态王 Tcp 连接s7 200 smart PLC
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明