PNN在船用污水处理装置状态诊断中的仿真研究

【摘要】：概率神经网络(PNN)是基于贝叶斯分类规则和Parzen窗函数的前向型自监督神经网络模型,具有强大的非线性处理能力,快速的收敛速度和准确的分类效果。在分析PNN基本结构和原理的基础上,采用PNN结构针对船用污水处理装置的状态诊断进行仿真,以提高船用污水处理装置状态诊断正确率。通过Matlab采用实际监测的数据实现了PNN诊断处理。理论分析和仿真结果表明:利用PNN对船用污水处理装置的状态诊断的方法可行和有效,有很高的实用价值。 【作者单位】： 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院;
【关键词】： 概率神经网络 船用污水处理装置状态诊断 仿真
【基金】：重庆市科委重点科技攻关计划资助项目(CSTC2009AB2133) 重庆市教委科研计划资助项目(KJ100709)
【分类号】：TP183;U664.92
【正文快照】： 0引言船用污水处理装置是防止航道污染和持续改善航道环境的重要环保设施。准确、有效的状态监测和诊断,对设备运行保障和快速抢修具有十分重要的现实意义[1]。传感技术、计算机技术、通信技术的发展,为复杂设备状态监测提供了基础,神经网络、人工智能、专家系统对复杂设备故

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