对于复杂的机械系统而言,这种映射
关系一般为非线性的,由于振动设备神经网络可以对各种映射
进行有效的逼近,因此,可以用其解决诊断推理问题。
将神经网络用于诊断推理,一般需要领域专家提供一
系列范例(如标准的故障诊断实例)作为学习样本,若
学习样本中只有输入状态而没有输出状态,系统可以
通过自组织方式学习、分类。学习过程中,专家知识
如启发性知识与推理方式等,均以非自然语言、非显
式逻辑和非语言形式化的方式分布于网络互连与权
值之中。经过大量标准样本学习的故障诊断系统,当
输入特定的设备状态模式,网络将通过各神经元之间
的互连与权值构成的大规模非线性并行处理模式进
行计算,来实现隐含的专家知识的应用,最后生成诊
断推理结果。

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