【摘 要】
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针对模拟电路故障类型多、故障状态不稳定以及故障数据冗余，使得模拟电路故障诊断困难的问题，提出利用改进哈里斯鹰算法（improved Harris Hawks optimization，IHHO）优化反向传播（back propagation，BP）神经网络，实现模拟电路故障特征选择与诊断。首先，将非线性自适应因子、柯西变异和随机差分扰动引入哈里斯鹰算法，实现收敛速度和精度的提升;其次，采用IHHO
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合基金（U1733119）； 中央高校基本业务费项目（3122017107）资助；
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针对模拟电路故障类型多、故障状态不稳定以及故障数据冗余，使得模拟电路故障诊断困难的问题，提出利用改进哈里斯鹰算法（improved Harris Hawks optimization，IHHO）优化反向传播（back propagation，BP）神经网络，实现模拟电路故障特征选择与诊断。首先，将非线性自适应因子、柯西变异和随机差分扰动引入哈里斯鹰算法，实现收敛速度和精度的提升;其次，采用IHHO对模拟电路的单一故障和组合故障仿真数据进行特征选择，完成数据预处理;最后，采用IHHO-BP算法，对预处理后的故障数据进行训练和测试，实现模拟电路故障诊断。诊断结果表明，所提方法的诊断精度相较于其他算法提升了5.5%。
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