故障诊断中的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。
2.3 模糊集理论(fuzzy sets theory. fsn)
研究人员们一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径,实践证明,1965年zadeh创立的模糊集理论是处理不确定性的一种很好的方法。人的认知世界包含大量的不确定之时，这就需要对所获信息进行一定的模糊化处理，以减少问题的复杂度。模糊逻辑可认为是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。基于多类
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