基矛PSO—RBF神经网络的模拟电路故障诊断研究

• 作者: 伞冶 朱亦 郭珂
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 径向基函数神经网络 主成分分析 故障诊断 模拟电路
• 年，卷（期）: 2011,（24）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 17-20,23
• 分类号: TP183
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6236.2011.24.006

摘要

针对模拟电路故障诊断的难点和传统诊断方法的不足之处，提出了一种基于PSO算法优化的RBF神经网络模拟电路故障诊断方法。为了约简网络结构从而提高诊断效率，采用主成分分析方法对故障特征进行有效提取。针对RBF网络传统训练算法中隐层节点中心及基函数宽度选取困难问题，提出采用PSO算法来优化训练RBF网络，以提高网络的训练速度和泛化性能。最后，通过电路仿真对所提方法的有效性进行了验证。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伞冶		54	896	13.0	29.0
2	郭珂		4	50	4.0	4.0
3	朱亦		1	17	1.0	1.0