含噪聲的轉子碰摩混沌信號分類識別

采用基于競爭學習和聚類分析的學習向量量化(LVQ)方法,研究轉子碰摩混沌響應信號的神經網絡分類識別問題,給出了相應的理論分析和計算結果,著重研究了LVQ網絡在不同噪聲時的識別情況.分析結果表明,該方法可以實現轉子碰摩混沌信號與其它響應信號的分類識別,并且具有良好的抗噪性能,為轉子碰摩混沌信號的分類識別提供了一種較為直接的實時處理方法.

作 者： 任輝 顧家柳 賀爾銘 張志禹   作者單位： 西北工業大學,航空動力與熱能工程系,陜西,西安,710072  刊 名： 航空動力學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF AEROSPACE POWER  年，卷(期)： 2002 17(4)  分類號： V231.96  關鍵詞： 神經網絡   碰摩轉子系統   混沌時間序列  

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