我正在开发一个系统，该系统会将机器运行的遥测数据发送回中央服务器进行分析。我们正在测量的机器参数之一是电机电流与时间的关系。操作完成后，我们计划将电流与时间的数组发送回服务器。成功的操作将具有类似梯形的模式，有问题的操作将具有完全不同的模式，更像是值的大峰值。谁能推荐一种能够很好地将这些一维当前值向量分类为通过/失败类型输出的神经网络？
谢谢， 弗雷德
最佳答案
也许采用 FFT 并将其传递给 radial basis function neural network会成功的。看起来您正在寻找的特征是周期性特征，将被 FFT 捕获，而 RBF 可以进行学习。
关于algorithm - 特定类型模式分析的最佳神经网络？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4683340/