【摘 要】
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针对传统故障诊断方法在进行电路故障诊断面临的不确定性,提出了一种基于D—S证据和PSO神经网络的故障诊断方法;首先,确定BP神经网络结构,并采用PSO算法对BP神经网络的各参数进行
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针对传统故障诊断方法在进行电路故障诊断面临的不确定性,提出了一种基于D—S证据和PSO神经网络的故障诊断方法;首先,确定BP神经网络结构,并采用PSO算法对BP神经网络的各参数进行优化以提高诊断的精确性,然后,将PSO神经网络的诊断输出作为证据采用D—S证据合成规则进行融合,并根据阈值来确定具体故障;仿真实验表明,在阈值为0.75和训练目标误差为0.02时,文中的基于D—S证据理论和PSO神经网络的故障诊断模型,能准确地实现模拟电路的故障诊断,降低了系统的不确定性。
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