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梁波
作品数:
1
被引量:1
H指数:1
供职机构:
安徽工业大学计算机学院
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发文基金:
国家自然科学基金
安徽省高校省级自然科学研究项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
肖维民
安徽工业大学计算机学院
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1篇
2015
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基于PNN网络和Freeman链码的抽油机井工况诊断
被引量:1
2015年
利用概率神经网络(PNN)对抽油机井工况进行诊断,建立了抽油机井工况诊断的概率神经网络模型;对示功图提取特征值的质量好坏直接影响识别效率和可靠性,提出了用Freeman链码对等效的电流示功图提取特征参数,进行预处理,建立抽油机典型工况的链码特征样本库;将Freeman链码作为特征向量,利用MATLAB对网络进行训练;结果表明,Freeman链码能够有效地识别各种典型工况示功图,并且该概率神经网络学习速度快、诊断准确率高,可用于抽油机井工况的实时监测和诊断。
肖维民
梁波
关键词:
概率神经网络
示功图
FREEMAN链码
MATLAB
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