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摘要:
该文提出了一种基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法.首先通过电路仿真获得故障样本,其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理,减少自适应模糊神经网络的输入,降低训练时间,然后采用BP算法与最小二乘法相结合的混合学习算法训练自适应模糊神经网络的连接权值和隶属度函数.仿真结果表明,此方法能够快速有效地对模拟电路的故障进行诊断和定位,表现出了很好的应用潜力,在容差模拟电路故障诊断领域具有较好的应用前景.
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文献信息
篇名 基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络的模拟电路故障诊断
来源期刊 电子质量 学科
关键词 Takagi-Sugeno型 自适应模糊神经网络 模拟电路 故障诊断
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 可靠性分析
研究方向 页码范围 31-35
页数 5页 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘瑶利 海南大学信息科学技术学院 3 17 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
Takagi-Sugeno型
自适应模糊神经网络
模拟电路
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子质量
月刊
1003-0107
44-1038/TN
大16开
1980-01-01
chi
出版文献量(篇)
6848
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