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公开(公告)号:CN104200269A
公开(公告)日:2014-12-10
申请号:CN201410456900.7
申请日:2014-09-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于在线学习最小嵌入维网络的实时故障诊断方法,其步骤为:确定基于神经网络的时间序列最小嵌入维数;对网络输入样本进行归一化处理,并根据时间序列重构网络输入输出样本值;在线训练学习网络,动态调整网络结构;对学习网络的输出结果进行反归一化运算,求取输出值与实际观测值之间的差值,然后用该差值与设定的检测阈值相比较,实现故障诊断的目的。本发明的优点是在网络在线学习过程中同时添加了节点增加准则和精简准则,增加过程中利用隐层的最大输出判断神经元的活跃性,精简过程中加入了滑动窗口,避免误精简,网络在线调整过程只对输出响应比较大的神经元进行,减少了网络计算量,提高了故障诊断的实时性。
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公开(公告)号:CN201395669Y
公开(公告)日:2010-02-03
申请号:CN200920035672.0
申请日:2009-03-16
Applicant: 江南大学
CPC classification number: D03C9/024
Abstract: 本实用新型公开了一种综丝,具有多个综眼。该综丝在形态上为相邻综眼被综眼间孔分隔开的梯形,在结构上是将多个综眼以综眼间孔的距离间隔固连在左侧连接条和右侧连接条上而成。综眼间孔呈长孔形,综眼和综眼间孔内可分别穿入经纱;如此,当这根综丝在制织过程进行开口运动时,穿入综眼内的纱线受其控制进行相应规律的开口运动,而穿入综眼间孔中的纱线可在长形的综眼间孔中滑动,这样就达到了同一根综丝中的纱线运动不一致的目的,也就为复杂多层织物结构的制织创造了实现条件。
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