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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1999.12
- 수록면
- 317 - 323 (7page)
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The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Many research has been conducted to manipulate field vibration signal data for diagnosing the fault of designated machinery. As the pattern recognition tool of that signal, neural network which use usually back-propagation algorithm was used in the diagnosis of rotating machinery. In this paper, self-organizing feature map(SOFM) which is unsupervised learning algorithm is used in the abnormal vibration diagnosis of rotating machinery and then learning vector quantization(LVQ) which is supervised learning algorithm is used to improve the quality of the classifier decision regions.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. SOFM과 LVQ
3. 이상진동진단에의 적용
4. 결론
사사
참고 문헌
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