离散Hopfield神经网络在混烧控制系统故障诊断中的应用

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离散Hopfield神经网络在混烧控制系统故障诊断中的应用
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基金项目:国家自然科学基金(50277010,60673084)，教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20020532016)，湖南省科技计划项目(04FJ2003,03GKY3115,05GK2005)

Application of Discrete Hopfield Neural Networks in the Fault Diagnosis of Mixture Burning Control System

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给出了离散Hopfield神经网络结构和模型．利用Hopfield神经网络的演变过程是一种计算联想记忆的过程,它适用于正交(或近似正交)模式的记忆性质,给出了一种Hopfield神经网络的双向联想记忆模式的记忆矩阵构造方法,并提出了一种改进的基于Hopfield神经网络的控制系统故障诊断的算法,利用此算法实现实时检测混烧控制系统的故障和异常,对混烧控制系统的调节器和阀门进行故障诊断和故障信息提示．

Abstract:

This paper presents a model and architecture of discrete Hopfield neural networks.By using the characters of discrete Hopfield neural networks,whose evolvement procedure is a computing course of associative memory suitable to memorize the orthogonal model

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谢宏,何怡刚,彭敏放,张波.离散Hopfield神经网络在混烧控制系统故障诊断中的应用[J].湖南大学学报：自然科学版,2007,34(3):

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