基于GA特征选择和BP神经网络的模拟电路故障检测

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针对模拟电路故障检测中存在测试节点数较多的问题,提出遗传算法与BP神经网络相结合的方法;利用遗传算法的全局、并行寻优能力对模拟电路的系统特征进行优化选择,从而减少BP神经网络输入层节点数;用MATLAB软件对仿真实例数据进行编程实验,直接使用BP神经网络,检测率为66.7%,采用遗传算法与BP神经网络结合的方法,检测率可为100%;结果表明,相对于传统的BP神经网络方法,该方法提高了模拟电路故障检测的平均正确率。
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