【摘 要】
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测后诊断速度和诊断精度是电视直流故障诊断性能的重要衡量指标.文中将神经网络的自学习和分类技术应用于电视电路的直流故障诊断之中,并把反向传播BP网络训练成一个故障学习
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测后诊断速度和诊断精度是电视直流故障诊断性能的重要衡量指标.文中将神经网络的自学习和分类技术应用于电视电路的直流故障诊断之中,并把反向传播BP网络训练成一个故障学习库.考虑到元件参数容差对诊断的影响,文中提出了优选训练样本的具体方法.此外,为实现快速诊断,重新定义了BP网络输出误差函数,提出了可变步长的快速选择方法.同时通过仿真实验证明了这些措施的实施能实现了电视直流故障的快速准确诊断.
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