基于粗集―神经网络的磨粒模式识别

应用粗集理论中最小约简的近似算法,对磨粒的形状参数进行约简,找出判断磨粒模式的形状参数长短轴比Rt和圆度Rd,同时采用这些参数训练神经网络以进行磨粒模式识别.结果表明:应用此算法,对63个已知样本和历时2年多对柴油机145个润滑油油样进行制谱分析判断,准确率在90%以上,比原来用模糊识别的准确率提高了约10个百分点;使用BP网络减化了网络结构,使网络的训练速度加快,整个系统变得简单、可靠、有效