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Aimed at the characteristic of multiple types of faults possibly happened in nuclear power plant, large scale of training sample, and requirement of quick and accurate diagnosing, after the analysis of large sample number generated by large fault type exceeds limitation of 64K paragraph in DOS and large number of local minmum in error surface, measurements of same format of data file, Win95/NT operating system platform, resetting weight learning rate, dynamic training set in quick learning algorithm and improvement on quick learning algorithm using homotopy method which can avoid local minmum points in error surface have been adopted to ensure quickly and effective process of the course of neural network's training and testing.
针对核动力装置可能发生的故障种类多，训练样本规模大，故障诊断需要快速准确的特点等，分析了样本多和故障种类多产生的训练样本量超出DOS段大小和网络误差曲面上局部极小值多的情况，采取了使用相同格式数据文件、Win95/NT操作系统平台，对快速学习算法采用重置神经网络权值学习率和动态训练集、并采用能够有效克服网络误差曲面上局部极小点的同伦方法对学习算法进行改进等措施保证神经网络训练测试过程的快速、有效地进行；针对装置发生的故障须快速、准确诊断的需要，分析了故障的产生对装置参数变化的影响及操纵员对故障诊断的基础，在核动力装置发生故障时参数曲线的变化量与正常运行时参数曲线的变化量存在明显差异的基础上，提出采用参数曲线的变化量作为神经网络的输入，并围绕参数变化量的方法采用二次曲线拟合滤波求变化量和阈值技术来保证神经网络得到精确的装置参数变化量，从而得到准确的诊断结果。
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proper quadric：眞二次曲面;常态二次曲面
正常结点 proper node | 特征多项式;固有多项式 proper polynomial | 眞二次曲面;常态二次曲面 proper quadric