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  1. CISCO路由之排除路由故障

  2. 一 静态路由故障 　　1. 静态路由和有类别查找 　　当路由选择表进程检查一条使用中间地址（路由选择表中作为下一跳引用的IP地址）的可解析的静态路由时，这个检查总是在有类别方式下完成的，无论是否使用ip classless命令如果在路由选择表中有类别方式下的中间地址不能解析，则删除该静态路由。 　　使用show ip route查看路由选择表。 　　使用debug 可以显示某个网络宕掉了。 　　如果使用无类别方式并有一条默认路由存在，那么具有高管理距离的备份表态路由将永远不会在主静态路由失效时

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-06
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：mfkjyi

  1. Markov Chain Monte Carlo Convergence Diagnostics A Comparative Review

  2. MCMC收敛性诊断方面的一篇非常全面的文章 文章中综述了MCMC收敛性诊断的几乎所有的理论性的和实用性的方法，非常全面非常实用，对于学习和实用MCMC方法的朋友有很大的帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：460kb
    • 提供者：jiangliangwei

  1. 电力变压器故障诊断方法 — 基于小波网络及油中溶解气体分析

  2. 摘要：小波网络是近年来发展起来的一种高效非线性信号处理新模型。该文将适于电力变压器故障诊断的小波网络分为第一、第二类小波网络，提出了基于自适应算法小波网络的变压器故障诊断方法，该方法继承了人工神经网络的学习能力和小波变换的局部化特征，具有良好的收敛性和鲁棒性。选择经模糊预处理的250组油中溶解气体作为采用不同小波基的2类小波网络训练与识别样本，对训练过程和仿真结果进行对比分析。大量诊断实例表明，文中提出的2类小波网络均适于变压器故障诊断，其性能优于单独使用传统BP神经网络的方法。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-11
    • 文件大小：271kb
    • 提供者：jacksu19

  1. 基于深度自编码网络的采煤机截割部减速器故障诊断

  2. 为了准确诊断采煤机截割部减速器故障，提出基于深度自编码网络（Deep Auto-Encoder Networks，DAENs）的故障诊断方法。DAENs模型以减速器箱体内油位、油液杂质量、齿轮磨损量、截割部电动机工作温度、冷却水流量、冷却水压力、油中水分7个特征参数作为可视输入，通过非监督逐层贪婪学习得到更好的高层特征表示，避免人工特征提取的繁琐与不准确，增强识别过程的智能性。最后对所提出的方法进行测试，测试结果表明该方法相比于BP神经网络，收敛速度快、避免了局部最优，且诊断精度及稳定性方面优越

  3. 所属分类：其它

  1. 基于PSO-BP神经网络的掘进机截割部故障诊断

  2. 为提高部分断面掘进机截割部故障诊断的有效性与准确性,以部分断面掘进机截割部振动加速度信号为研究对象,从煤矿井下采集了掘进机截割部振动加速度数据,分析并提取了表征掘进机截割部运行状态的特征向量,采用BP神经网络作为故障诊断方法,利用PSO算法的快速收敛性及全局搜索能力直接对BP网络的权值阈值进行优化,解决了BP神经网络收敛速度慢及易陷入局部极小值的问题。通过对数据样本进行训练与测试,构建了能够诊断截割部是否故障的PSO-BP神经网络,对EBZ-160型掘进机截割部是否发生故障进行诊断。试验结果表明

  3. 所属分类：其它

  1. 基于遗传算法优化BP网络的箱式变电站故障预测策略

  2. 箱式变电站广泛应用在工商业及城镇输配电系统中,在电力系统中发挥着重要作用,对箱式变电站的故障诊断具有重要意义。通过对箱式变电站内部结构、工作原理的研究,对箱式变电站的故障及故障特征进行分析,提出一种运用遗传算法与BP网络相结合的故障诊断网络模型,对系统数据进行融合训练,并利用遗传算法全局搜索最优的特性对BP网络进行优化,避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端,使模型具有良好的收敛性和适应性。仿真结果表明,该网络具有良好的识别效果,在箱式变电站的故障预测中具有很好的应用前景。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断方法

  2. 为解决BP神经网络在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢,容易陷入局部最优点等缺点,采用了将BP网络和遗传算法相结合的方式,利用遗传算法的全局收敛性,优化BP网络的初始权值和阈值,再由BP网络进行调整搜索,同时采用了LM优化方法训练神经网络以提高网络精度,缩短训练时间,最后将训练好的网络应用到油中溶解气体分析技术中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：250kb
    • 提供者：weixin_38612648

  1. 基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断

  2. 针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：741kb
    • 提供者：weixin_38534352

  1. 基于遗传算法优化的RBF神经网络的压力传感器故障诊断

  2. 提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络故障诊断方法,此诊断方法首先利用小波包分解的方法对传感器电路的各种故障数据进行特征提取,再将所得的特征向量输入到遗传算法优化的RBF神经网络进行故障诊断。经过MATLAB仿真,此故障诊断方法不仅对传感器故障进行准确分类,而且提高了BP神经网络的收敛性,从而验证了此方法是可行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：287kb
    • 提供者：weixin_38657465

  1. 煤矿井下机械设备管理与故障诊断

  2. 针对当前机械设备的复杂化,且煤矿井下设备工作环境的多样性的特点,研究了一种基于专家系统和人工神经网络的机械设备故障诊断系统,该系统首先能够较精确的定位机械设备的故障,其次通过专家系统能够为故障提出解决方案,为维护人员提供参考,并且该系统具有能够对设备工作状态的实时监控的功能,为保障煤矿井下机械设备的安全正常运转提供保障,经实际测试,发现该系统具有较好的收敛性,经过6000次迭代,误差小于0.005,达到了实际工作的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：164kb
    • 提供者：weixin_38642636

  1. 电子维修中的基于BP 神经网络的模拟电路故障诊断

  2. 摘要：本文提出了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数，进行能量特征提取、归一化，并结合BP网络强大的非线性分类能力和快速的收敛特性构造了一种既能用于诊断单故障，又能诊断多故障的模型。 　　本文以ITC'97标准电路中的CTSV滤波电路为诊断实例进行了仿真实验仿真，结果表明该方法比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多。 　　0 引言 　　客观世界信号的本质决定了模拟电路的普遍性和不可替代性。模拟电路由于故障模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：295kb
    • 提供者：weixin_38587509

  1. 多信道无线网络中优化QoM吉布斯采样信道选择算法

  2. 在无线网络中采用专用节点对用户的通信活动进行监测可实现网络的故障诊断和资源管理.由于硬件资源受限,无线节点通常在一个时刻只能工作在一个信道上,因此优化各个节点的信道选择使整个网络收集的用户信息量达到最大,即网络监测质量(QoM)达到最优是一个关键问题.文中提出一种基于吉布斯采样(Gibbs Sampler)的分布式节点信道选择算法.根据优化目标构造了能量函数,以计算各个信道的选择概率,并完成对信道的优化选择.该算法复杂度低,具有可证明的收敛性,大量实验结果表明该算法可以实现无线网络QoM最优化问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：384kb
    • 提供者：weixin_38500734

  1. 基于实数遗传算法的混浊介质光学参数提取

  2. 混浊介质的光学参数提取在光动力学疗法及光学无创诊断中有着重要意义。提出了一种实数遗传算法，结合逆蒙特卡罗方法及图形处理单元加速技术，从蒙特卡罗模拟得到的介质表面漫反射光的空间分布中提取光学参数。设计了差值平方和适应值函数、随机竞争选择算子、带扩展半径的均匀随机交叉算子、均匀变异算子、冠军变异算子，保证了算法的收敛性和种群的多样性。在0≤μa≤100 cm-1和0≤μs≤1000 cm-1范围内μa和μs提取的平均相对误差分别为0.25%和0.58%，均方根误差(RMSE)分别为0.32 cm-1

  3. 所属分类：其它

  1. 基于BP 神经网络的模拟电路故障诊断

  2. 摘要：本文提出了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。该方法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数，进行能量特征提取、归一化，并结合BP网络强大的非线性分类能力和快速的收敛特性构造了一种既能用于诊断单故障，又能诊断多故障的模型。 　　本文以ITC'97标准电路中的CTSV滤波电路为诊断实例进行了仿真实验仿真，结果表明该方法比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多。 　　0 引言 　　客观世界信号的本质决定了模拟电路的普遍性和不可替代性。模拟电路由于故障模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：294kb
    • 提供者：weixin_38569675

  1. 基于参数估计的一类非线性系统故障诊断算法

  2. 针对系统模型的不确定性、未知输入扰动和非线性特性, 提出一类非线性系统参数估计的故障诊断算法. 构造系统故障诊断观测器, 采用Lyapunov 稳定性定理验证观测器的稳定性, 通过Barbalat 引理证明满足故障诊断观测器为渐近稳定的表征故障参数的参数估计, 并总结了设计算法流程. 仿真结果表明, 所提出算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：191kb
    • 提供者：weixin_38517113

  1. 基于非线性频谱数据驱动的动态系统故障诊断方法

  2. 基于非线性频谱数据驱动方法, 研究了动态系统的故障诊断问题. 利用一维非线性输出频率响应函数提出一种非线性频谱特征提取方法, 为了提高实时性, 采用变步长自适应辨识算法进行求解; 根据估计偏差实时地改变步长, 兼顾了收敛速度与稳态误差; 获取了非线性频谱特征之后, 利用最小二乘支持向量机分类器进行故障识别. 通过对提升设备的故障诊断问题进行实验研究, 所得结果表明, 所提出的算法识别率高, 能满足在线诊断要求.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_38524871

  1. 基于敏感稀疏主元分析的化工过程监测与故障诊断

  2. 提出敏感稀疏主元分析(SSPCA) 算法用于监测复杂的化工过程. 根据主元分析与数据矩阵奇异值分解之间的关系, 通过将??2,1 范数作为目标函数和惩罚项得到一个获取稀疏主元负载的凸优化问题, 并通过一个迭代算法进行求解. SSPCA 算法能同时兼顾大得分主元与小得分主元在监测算法中的作用, 提高了其对故障的敏感度. 证明了SSPCA 算法的单调性和全局收敛性, 对田纳西伊斯曼过程一个算例的监测结果表明了SSPCA 算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：341kb
    • 提供者：weixin_38691739

  1. 基于时变模型辨识的高速列车复合故障诊断

  2. 高速列车信息控制系统因运行条件异常变化或操作不当会造成电机警告级高温、电机电流异常变化、电机转子断条以及气隙偏心等运行故障.这些随机发生的复合故障会影响速度等级和牵引力/制动力的调节,且难以采用基于单故障诊断方法建模故障与速度的关系,以及诊断报警等级.对此,提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)时变模型辨识的高速列车复合故障诊断方法.首先,采用多元统计检测指标离线辨识故障阈值并建立复合故障时变模型;然后,借助模糊聚类算法辨识故障特征值集合,利用模糊加权最小二乘法在线估计故障幅值并进行参

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：290kb
    • 提供者：weixin_38621365