改进型RBF网络在模拟电路故障隔离中的应用

• 作者: 肖明清 赵鑫
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 故障隔离 RBF网络 增量映射学习算法 最陡下降法
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 265-270
• 分类号: TP183
• 字数: 4036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2010.03.015

摘要

提出了一种最陡下降增量映射学习算法,对RBF网络的训练方法进行改进,并将之运用于模拟电路故障隔离.该算法通过增量映射学习算法对RBF网络的采样基函数进行迭代优选,简化RBF网络结构;采用最陡下降法改进增量映射学习算法,对神经元激励函数的参数进行调节,控制网络规模,提高网络的逼近能力.故障隔离实例显示了其优越性.改进的算法与传统算法相比,具有更快的收敛速度和更高的隔离精度.本算法为RBF网络的训练提供了一种可行的方法,在故障诊断领域有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖明清	空军工程大学工程学院自动测试实验室	222	1568	18.0	30.0
2	赵鑫	空军工程大学工程学院自动测试实验室	16	64	5.0	7.0