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为了选择电路故障诊断中的特征样本，提出了产生云样本的方法，并用于神经网络的训练和识别．首先采用逆向云理论对初始特征样本进行统计以获取数字特征，其次采用正向云理论产生扩展练样本，并用新产生的样本训练两种神经网络．仿真结果表明，采用云样本训练的神经网络要比采用常规样本训练的性能稳健，具有较好的抗噪声性能，在模拟电路故障诊断中达到了较好的诊断效果．