自反馈BP神经网络在云计算信息融合与工矿企业现场诊断中的应用

本文主要探讨的是"自反馈BP网云计算信息融合算法及应用"。首先，文章介绍了传统的BP神经网络在处理历史数据时存在局限性，即缺乏记忆功能。为解决这一问题，作者提出了一种改进的局部自反馈BP神经网络，通过在输入层增加自反馈机制，增强了网络对历史数据的记忆和处理能力。这种新型网络能够实现动态映射，有效地整合和利用过去的数据，提高模型的预测和决策性能。 接下来，文章将焦点转向了实际应用场景。针对工矿企业的现场诊断需求，作者结合云计算技术，设计了一个基于物联网的工矿企业现场诊断与管理系统。在这个系统中，局部自反馈BP神经网络的信息融合算法被应用到了云计算层，实现了多源信息的高效整合，如传感器数据、设备状态、环境因素等。这样的融合策略有助于提高现场诊断的准确性，并优化设备维护和生产管理。 通过物联网技术，该系统能够实时收集并处理大量的现场数据，利用局部自反馈BP网络的高效信息处理能力，为设备制造商和工矿企业提供了一个实时、智能的现场诊断与管理解决方案。这个解决方案不仅提升了工作效率，还降低了运营成本，对于推动工业4.0时代下的智能制造具有重要意义。 本文的核心内容涵盖了BP神经网络的改进方法、信息融合技术在云计算中的应用、物联网在工矿企业现场诊断中的具体实践以及局部自反馈BP网络在这些领域的集成解决方案。这是一篇实用性强、理论与实践相结合的研究论文，对于理解和应用云计算、物联网和人工智能在工业领域具有重要的参考价值。