故障診斷中的應(yīng)用方式有：從模式識別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行故障診斷；從預(yù)測角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)態(tài)預(yù)測模型進(jìn)行故障預(yù)測；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強(qiáng)的非線性動(dòng)態(tài)跟蹤能力進(jìn)行基于結(jié)構(gòu)映射的故障診斷；從知識處理角度建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷專家系統(tǒng)等。目前，為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)用中的學(xué)習(xí)和診斷性能，主要從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身改進(jìn)和模塊化模型診斷策略兩方面開展研究；同時(shí)，與模糊邏輯的結(jié)合研究也是一個(gè)研究熱點(diǎn)。

2.3 模糊集理論(fuzzy sets theory. fsn)
　　研究人員們一直在努力尋找科學(xué)地處理不完整性和不確定性的有效途徑,實(shí)踐證明,1965年zadeh創(chuàng)立的模糊集理論是處理不確定性的一種很好的方法。人的認(rèn)知世界包含大量的不確定之時(shí)，這就需要對所獲信息進(jìn)行一定的模糊化處理，以減少問題的復(fù)雜度。模糊邏輯可認(rèn)為是多值邏輯的擴(kuò)展，能夠完成傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法難以做到的近似推理。基于多類 登陸|注冊歡迎登陸本站，認(rèn)識更多朋友，獲得更多精彩內(nèi)容推薦！