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提出了一种基于Rough集和RBF神经网络结合的故障诊断方法。该方法针对模拟电路的故障特征,进行粗集约简预处理研究,然后由约简后的属性构造RBF网络。仿真结果表明：在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,提高了泛化能力,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义。
一种基于Rough集和RBF网络的模拟电路故障诊断方法
【摘 要】
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提出了一种基于Rough集和RBF神经网络结合的故障诊断方法。该方法针对模拟电路的故障特征,进行粗集约简预处理研究,然后由约简后的属性构造RBF网络。仿真结果表明：在相同的精
【机 构】
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安徽建筑工业学院机械与电气工程学院
【出 处】
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安徽建筑工业学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年3期
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