斜齿轮减速机电机一体式的模式识别。斜齿轮减速机神经网络作为种自适应的模式识别技术，并不需要预先给出有关模式的经验知识和判别函数，它通过自身的学习机制自动形成所要求的决议计划区域。该方法利用硬齿面齿轮减速机恍惚数学的理论和方法来解决模式识别题目，因此合用于分类识别对象或要求的识别结果具有恍惚性的场合。因此，神经网络因为自身的特性，在故障模式识别领域中有着越来越广泛的应用。统计分类方法。在良多情况下，特别是对于线性不可分的复杂决议计划区域，齿轮减速机判别函数的形式也就格外复杂。为了避免斜齿轮减速机估计概率密度的难题，可以来用该方法。齿轮减速电机同类的样本彼此相似，具有某些共同的特征，不同类的样本彼此互不相似。

按照齿轮减速电机判别准则来划分统计分类方法，括小误判概率准则和小损失判决规则等。而且因为全面的典型参考模式样本不轻易得到，但假如采用概率模型，则会损失模式识别的精度。这种方法的条件是，分体电机减速机同类样本的特征向量相互靠近而不同类样本的特征向量间隔要大得多。所谓斜齿轮减速机模式识别就是从模式空间到种别隶属空间的准确映射。网络的特性由其拓扑结构、神经元特性、学习和练习规则所决定。在斜齿轮减速机传统的模式识别技术中，模式分类的基本方法是利用判别函数来划分每个种别。网络练习完毕后，故障的模式分类就是根据给定的组征兆，实现征兆集到故障集之间的非线性映射的过程。其中，网络的输入结点对应着故障征兆，输出结点对应着故障原因。该方法是利用了斜齿轮减速机各模式类的分布特征，即直接利用各类的概率密度函数、后验概率等，或隐含地利用上述概念进行分类识别。目前，恍惚模式识别的方法良多，简朴、常用的就是大隶属度原则。在定前提下，根据样本空间的相似性把样本集分为若干子集，结果应是齿轮减速马达某种表示聚类质量的准则函数为大。常用的方法包括C均值法和ISODAIA算法。下面以单隐层BP网络为例，先容基于神经网络的故障诊断的方法和特点。它可以充分利用状态信息，对齿轮减速电机来自于不同状态的信息逐进行练习而获得某种映射关系。而且网络可以连续学习，假如斜齿轮减速机环境发生改变，这种映射关系还可以自适应地进行调整。

斜齿轮减速机常用的模式识别方法天然界的事物和现象般可分为多个相似，但又不完全相同的群体或个体组成的种别人们把这样的种别称为模式类或模式，而把其中每个事物或现象称为该模式的个样本。恍惚模式识别。斜齿轮减速机聚类分类方法是种无监视的学习方法，就是不利用样本的种别属性知识，只根据样本的相似性进行分类的方法。先斜齿轮减速机利用组故障样本对网络进行练习，以确定齿轮减速电机网络的结构(中间层的传递函数和神经元数量)和参数(神经元之间的连接权值和阈值)。齿轮减速电机故障诊断中常常用到以下模式识别方法：聚类分类方法。常用样本的相似性测度包括间隔指标和角度指标。http://www.gdboserl.com/product/list-tongzhoujiansuji-cn.html