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摘要
本发明提供了一种基于粒计算的电动汽车故障诊断神经网络方法。本方法将粒计算作为BP神经网络的前端信息处理器,利用粒计算对决策信息系统进行约简,得到决策信息系统的最小属性集R,将所得到的决策信息系统的最小属性集R作为BP神经网络的训练样本,再将采样到的故障样本数据输入到训练好的BP神经网络中,输出故障诊断结果；本发明降低了BP神经网络的网络规模并减少了BP神经网络的学习训练时间,能较快的输出故障诊断结果,提高了故障诊断的智能性和诊断效率。
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本发明提供了一种基于粒计算的电动汽车故障诊断神经网络方法。本方法将粒计算作为BP神经网络的前端信息处理器,利用粒计算对决策信息系统进行约简,得到决策信息系统的最小属性集R,将所得到的决策信息系统的最小属性集R作为BP神经网络的训练样本,再将采样到的故障样本数据输入到训练好的BP神经网络中,输出故障诊断结果；本发明降低了BP神经网络的网络规模并减少了BP神经网络的学习训练时间,能较快的输出故障诊断结果,提高了故障诊断的智能性和诊断效率。
