针对实际系统的输入输出是与时间有关的连续过程,提出了一种自组织特征映射过程神经网络。该 网络模型为2层前向结构,由输入层和竞争层组成。考虑过程神经网络计算的复杂性,在输入空间中选择一组函 数正交基,将输入函数和权函数在正交基下展开,利用函数的正交性,简化过程神经元计算。给出了相应的学习 算法,并以减速箱运行故障诊断问题为例验证了模型和方法的有效性。
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