ELVQ算法实现宽参数偏移的多故障电路诊断

• 作者: 徐崇斌 赵志文 郑慧芳
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟电路 多故障诊断 学习矢量量化 宽参数偏移 ELVQ算法
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 1520-1524
• 分类号: TP183|TP206+.3
• 字数: 3374字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2011.00011

摘要

该文提出了一种强化自适应策略的学习矢量量化(Enhanced Learning Vector Quantization,ELVQ)算法,并设计了基于SOM(Self-Organizing Map)-LVQ模型的故障分类方法,用于实现宽参数偏移的模拟电路多故障诊断.该文算法具有两方面的优势:一方面利用获胜神经元数目的自适应,均衡了神经元的获胜概率;另一方面根据样本分类结果计算作用因子修正神经元的权值,增强了类别边界决策性能.仿真结果表明,所提出的算法具有收敛速度快,分类误差小等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐崇斌	北京师范大学信息科学与技术学院	3	30	2.0	3.0
2	赵志文	北京师范大学信息科学与技术学院	9	34	4.0	5.0
6	郑慧芳	中国科学院电子学研究所	5	60	3.0	5.0