Aero Engine Fault Diagnosis Using an Optimized Extreme Learning Machine
المؤلفون المشاركون
Yang, Xinyi
Lin, Xuesen
Jiang, Keyi
Shen, Wei
Wang, Yonghua
Pang, Shan
المصدر
International Journal of Aerospace Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
الملخص EN
A new extreme learning machine optimized by quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) is developed in this paper.
It uses QPSO to select optimal network parameters including the number of hidden layer neurons according to both the root mean square error on validation data set and the norm of output weights.
The proposed Q-ELM was applied to real-world classification applications and a gas turbine fan engine diagnostic problem and was compared with two other optimized ELM methods and original ELM, SVM, and BP method.
Results show that the proposed Q-ELM is a more reliable and suitable method than conventional neural network and other ELM methods for the defect diagnosis of the gas turbine engine.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Xinyi& Pang, Shan& Shen, Wei& Lin, Xuesen& Jiang, Keyi& Wang, Yonghua. 2016. Aero Engine Fault Diagnosis Using an Optimized Extreme Learning Machine. International Journal of Aerospace Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1105035
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Xinyi…[et al.]. Aero Engine Fault Diagnosis Using an Optimized Extreme Learning Machine. International Journal of Aerospace Engineering No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1105035
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Xinyi& Pang, Shan& Shen, Wei& Lin, Xuesen& Jiang, Keyi& Wang, Yonghua. Aero Engine Fault Diagnosis Using an Optimized Extreme Learning Machine. International Journal of Aerospace Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1105035
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1105035
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر