【摘 要】
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为了解决非线性模拟电路软故障不易诊断的难题 ,根据模拟电路软故障的特点 ,提出了基于σ判据的训练样本优选算法 ,保证训练样本在数量较少的情况下 ,充分包含电路软故障特征
【机 构】
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第二炮兵装备研究院,机械制造系统工程国家重点实验室,第二炮兵装备研究院,第二炮兵装备研究院 100085,710049 西北工业大学航天学院710072,100085,100085
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为了解决非线性模拟电路软故障不易诊断的难题 ,根据模拟电路软故障的特点 ,提出了基于σ判据的训练样本优选算法 ,保证训练样本在数量较少的情况下 ,充分包含电路软故障特征。诊断实例证明 ,应用此优选算法对样本进行筛选 ,神经网络的训练速度快 ,对于模拟电路软故障的诊断正确率高。
In order to solve the difficult problem of soft fault of nonlinear analog circuit, according to the characteristics of soft fault of analog circuit, a training algorithm based on σ criterion is proposed to ensure the training samples contain enough soft fault features . The diagnostic example proves that the optimal algorithm can be used to screen the samples, the training speed of the neural network is fast, and the diagnostic accuracy of soft faults in analog circuits is high.
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