【摘 要】
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该文提出了一种星于Takkagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法。首先通过电路仿真获得故障样本，其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理，减少自适应模糊神经网络的输
【机 构】
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海南软件职业技术学院电子工程系,海南大学信息科学技术学院
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该文提出了一种星于Takkagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法。首先通过电路仿真获得故障样本，其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理，减少自适应模糊神经网络的输入，降低训练时间，然后采用BP算法与最小二乘法相结合的混合学习算法训练自适应模糊神经网络的连接权值和求属度函数。仿真结果表明。此方法能够快速有效地对模拟电路的故障进行诊断和定位，表现出了很好的应用潜力，在容差模拟电路故障诊断领域具有较好的应用前景。
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