【摘 要】
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在模拟电路故障诊断中,BP（back propagation）神经网络得到了广泛的应用并取得了不错的效果。但是BP神经网络在训练时仍然存在网络学习收敛速度慢、不易获得全局最优解、网络结
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在模拟电路故障诊断中,BP（back propagation）神经网络得到了广泛的应用并取得了不错的效果。但是BP神经网络在训练时仍然存在网络学习收敛速度慢、不易获得全局最优解、网络结构不确定等缺点。采用Levenberg-Marquardt算法进行网络训练,并用遗传算法对BP神经网络结构、初始连接权值和阈值进行全局优选,可以有效克服BP网络存在的缺陷。以Leap Frog Filter滤波器电路的故障诊断为例,仿真实验表明,优化后的BP网络能够快速有效的诊断电路中存在的故障,并且具有更高的诊断精度。
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