油漆树酯泵BP神经网络的训练和测试

2014/1/21 10:49:54      点击:

选择32对训练样本对,用设计的BP网络进行训练。设定目标误差为0.0000001,经过500次训练后,达到目标误差。
为了检验网络的正确性,用测试样本对训练好的网络进行仿真。钡4试样本共有8对以下是测试结果,如表所示。
表 150型油漆树酯泵碰摩故障诊断网络测试结果

 测试数组  工作状态  仿真值  结论
 1  无碰摩 0.9234  0.0123  0.0902  诊断准确
 2   无碰摩 0.8765  0.0987  0.0345  诊断准确
 3  严重碰摩 0.8476  0.1521  0.0913  诊断准确
 4  严重碰摩 0.0756  0.0924  0.8345  诊断准确
 5  轻微碰摩 0.0912  0.6023  0.1567  诊断不正确
 6  轻微碰摩 0.0967  0.8756  0.0912  诊断准确
 7  无碰摩 0.8045  0.1467  0.0654  诊断准确
 8  轻微碰摩 0.1765  0.8023  0.0345  诊断准确
由表可以看出,网络诊断准确率达87.5%,故此网络可以作为150型油漆树酯泵类转子泵碰摩故障诊断模型。


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