基于选择性集成神经网络的电路板故障智能诊断

• 作者: 于敏 卢朝梁 马丽华
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 红外热图像 BP 选择性集成神经网络 智能诊断
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 通信与信息技术
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 4681字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2014.06.015

摘要

针对基于红外图像的电路板故障诊断准确率较低、检测灵敏度差等缺陷，分析了基于神经网络的智能诊断方法。该方法结合多分类器转化为二分类器思想，设计了一种基于 BP 神经网络的集成神经网络诊断模型，并且对于同一类故障采取范围化样本进行训练，每组被测故障数据根据特征阈值选择相关几个子网络进行诊断。最后利用 Matlab 软件进行实例仿真和测试。结果表明：该网络对于电路板多故障模式的识别准确率较高，检测灵敏度可以提高1.74倍，而预测误差可以降低到原来的17.6%，为电路板故障诊断的实用化提供了理论依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马丽华	空军工程大学信息与导航学院	48	232	9.0	13.0
2	于敏	空军工程大学信息与导航学院	4	12	2.0	3.0
3	卢朝梁	空军工程大学信息与导航学院	6	29	3.0	5.0