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采用奇异能量谱与改进ELM的轴承故障诊断方法.pptx
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采用奇异能量谱与改进ELM的轴承故障诊断方法.pptx
汇报人：CONTENTS添加章节标题引言轴承故障诊断的重要性现有轴承故障诊断方法的局限性本文研究目的与意义奇异能量谱在轴承故障诊断中的应用奇异值分解的基本原理奇异能量谱的定义与计算方法基于奇异能量谱的轴承故障特征提取实验验证与结果分析改进ELM的轴承故障诊断模型基本原理：ELM（ExtremeLearningMachine）是一种单隐层前馈神经网络，具有快速学习和泛化能力强的特点。算法流程：a.初始化输入层和隐层神经元的权重和偏置b.计算隐层神经元的输出c.计算输出层的权重和偏置d.更新输入层和隐层神经元
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