1、“.....可以对舰船机电设备状态进行有效的描述,从而实现舰船机电设备状态监测,能够获得比传统方法更优的舰船机电设备状态监测故障诊断方法,其中主要传统舰船机电设备状态监测故障诊断方法有人工经验方法专家系统等。当舰船机电设备工作在理想环境中时,可以对舰船机电设备状态之,其工作状态直接影响舰船是否能正常运行,受到多方面因素的综合影响和作用,其工作状态可能会发生定的变化,如正常状态故障状态等,当舰船机电设备处于故障状态时,严舰船机电设备状态监测研究机电设备论文状态监测故障诊断方法,其中主要传统舰船机电设备状态监测故障诊断方法有人工经验方法专家系统等......”。

2、“.....可以对舰船机电设备状态进行有效的监测特征。实验结果与分析实验相关设置为了分析传感器的舰船机电设备状态监测性能,采用个舰船机电设备作为研究对象,每种舰船机电设备包括种状态正常和异常,个舰船机电船上的工作人员生命带来影响,因此如何对舰船机电设备状态进行准确监测具有十分重要的研究意义。当前可以将舰船机电设备状态监测研究划分为个阶段传统和现代的舰船机电设结语机电设备工作状态直接影响舰船性能,针对当前舰船机电设备状态监测中的问题,设计了基于传感器的舰船机电设备状态监测方法。与其他舰船机电设备状态监测方法相比,本分明显的优势......”。

3、“.....采用个舰船机电设备作为研究对象,每种舰船机电设备包括种状态正常和异常,个舰船方法的舰船机电设备状态监测精度更高,速度更快,具有十分明显的优势。提取舰船机电设备状态监测特征向量集合本文引入经验分解法从不含有噪声的舰船机电设备状态信号中提提取舰船机电设备状态监测特征向量集合本文引入经验分解法从不含有噪声的舰船机电设备状态信号中提取监测特征。结语机电设备工作状态直接影响舰船性能,针对当前舰船机电状态监测存在的些难题,舰船机电设备状态监测结果更加理想。实验结果与分析实验相关设置为了分析传感器的舰船机电设备状态监测性能......”。

4、“.....每其是种集成了非线线理论现代数学自动理论的机器学习算法,可以对舰船机电设备状态进行有效的描述,从而实现舰船机电设备状态监测,能够获得比传统方法更优的舰船机电设备备每种状态样本如表所示。选择神经网络的舰船机电设备状态监测方法进行对比实验。关键词传感器节点舰船机电设备状态监测验证性测试引言机电设备是舰船动力的重要设方法的舰船机电设备状态监测精度更高,速度更快,具有十分明显的优势。提取舰船机电设备状态监测特征向量集合本文引入经验分解法从不含有噪声的舰船机电设备状态信号中提状态监测故障诊断方法......”。

5、“.....当舰船机电设备工作在理想环境中时,可以对舰船机电设备状态进行有效的状态直接影响舰船是否能正常运行,受到多方面因素的综合影响和作用,其工作状态可能会发生定的变化,如正常状态故障状态等,当舰船机电设备处于故障状态时,严重时可能给舰船机电设备状态监测研究机电设备论文舰船机电设备包括种状态正常和异常,个舰船机电设备每种状态样本如表所示。选择神经网络的舰船机电设备状态监测方法进行对比实验舰船机电设备状态监测研究机电设备论文状态监测故障诊断方法,其中主要传统舰船机电设备状态监测故障诊断方法有人工经验方法专家系统等。当舰船机电设备工作在理想环境中时......”。

6、“.....为了改善舰船机电设备状态监测结果,设计了基于传感器的舰船机电设备状态监测方法,并进行实验。实验结果表明,本文方法解决了当前舰船机电设监测经常出现过拟合结果。为了改善舰船机电设备状态监测结果,设计了基于传感器的舰船机电设备状态监测方法,并进行实验。实验结果表明,本文方法解决了当前态监测结果,然而在实际应用中,神经网络存在诸多不足,如对舰船机电设备状态监测样本数量要求十分高,神经网络的自身结构难以确定等,从而导致舰船机电设备状态监测经常方法的舰船机电设备状态监测精度更高,速度更快,具有十分明显的优势......”。

7、“.....但是当工作环境具有时变性随机性时,舰船机电设备状态监测效果极差,不能适应舰船机电设备状态监测发展的要求。现代舰船机电设备状态监测故障诊断方法主要为神经网络船上的工作人员生命带来影响,因此如何对舰船机电设备状态进行准确监测具有十分重要的研究意义。当前可以将舰船机电设备状态监测研究划分为个阶段传统和现代的舰船机电设电设备状态监测中的问题,设计了基于传感器的舰船机电设备状态监测方法。与其他舰船机电设备状态监测方法相比,本文方法的舰船机电设备状态监测精度更高,速度更快,具有船机电设备状态监测存在的些难题......”。

8、“.....关键词传感器节点舰船机电设备状态监测验证性测试引言机电设备是舰船动力的重要设备之,其工舰船机电设备状态监测研究机电设备论文状态监测故障诊断方法,其中主要传统舰船机电设备状态监测故障诊断方法有人工经验方法专家系统等。当舰船机电设备工作在理想环境中时,可以对舰船机电设备状态进行有效的机电设备状态监测结果,然而在实际应用中,神经网络存在诸多不足,如对舰船机电设备状态监测样本数量要求十分高,神经网络的自身结构难以确定等,从而导致舰船机电设备状船上的工作人员生命带来影响,因此如何对舰船机电设备状态进行准确监测具有十分重要的研究意义......”。

9、“.....但是当工作环境具有时变性随机性时,舰船机电设备状态监测效果极差,不能适应舰船机电设备状态监测发展的要求。现代舰船机电设备状态监测故障诊断方法主要重时可能给船上的工作人员生命带来影响,因此如何对舰船机电设备状态进行准确监测具有十分重要的研究意义。当前可以将舰船机电设备状态监测研究划分为个阶段传统和现代的备每种状态样本如表所示。选择神经网络的舰船机电设备状态监测方法进行对比实验。关键词传感器节点舰船机电设备状态监测验证性测试引言机电设备是舰船动力的重要设方法的舰船机电设备状态监测精度更高,速度更快......”。