基于GA特征选择和BP神经网络的模拟电路故障检测

• 作者: 司明明 张成 李元
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: BP神经网络 模拟电路 故障检测 遗传算法
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 2739-2741,2751
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文

摘要

针对模拟电路故障检测中存在测试节点数较多的问题,提出遗传算法与BP神经网络相结合的方法;利用遗传算法的全局、并行寻优能力对模拟电路的系统特征进行优化选择,从而减少BP神经网络输入层节点数;用MATLAB软件对仿真实例数据进行编程实验,直接使用BP神经网络,检测率为66.7％,采用遗传算法与BP神经网络结合的方法,检测率可为100％;结果表明,相对于传统的BP神经网络方法,该方法提高了模拟电路故障检测的平均正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张成		57	159	6.0	10.0
2	李元		122	550	12.0	18.0
3	司明明		1	2	1.0	1.0