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基于聚类模糊神经网络的非线性电路故障诊断
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TN4[电子电信—微电子学与固体电子学]
  • 作者机构:[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50277010)湖南省自然科学基金项目(04JJ6034)高等院校博士学科点专项科研基金项目(20020532016)湖南省科技计划项目(04FJ2003,03GKY3115)
中文摘要:

提出了一种基于聚类算法和模糊神经网络的非线性模拟电路故障诊断方法。通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目并生成一个初始的故障诊断模糊规则库,构造了一类模糊神经网络,通过训练调整网络权值,使故障诊断模糊规则库的分类更加精确,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。

英文摘要:

An approach for the fault diagnosis of nonlinear analog circuits based on clustering and fuzzy neural network is presented. Through an unsupervised clustering technique, the number of fuzzy rules is determined and an initial fuzzy rule is generated from the given input-output data. A kind of fuzzy neural networks is constructed and its weights are tuned to make the parame- ters of the constructed fuzzy rule of the fault diagnosis base more precise. The availability of the method is examined by simulated tests.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909