作者：刘云龙,谢寿生,郑晓飞,边涛 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2017年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2017090420 DOC编号：DOCCGQJ2017090429 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题，提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理，建立基于深度置信网络(DBN)的故障检测模型，利用预处理后的数据对检测模型进行训练，经过DBN故障检测模型逐层特征学习实现了传感器故障检测。仿真结果表明：在无人工特征提取和人工特征提取的情况下，基于DBN故障检测的准确率均高于BP神经网络和SVM模型。

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