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基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2011
  • 页码:4517-4519+4524
  • 分类:TN407[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,长沙410082, [2]中国电子科技集团公司第41研究所电子测试技术国防科技重点实验室,山东青岛266555
  • 相关基金:国家杰出青年科学基金资助项目(50925727);国家自然科学基金资助项目(60876022)
  • 相关项目:复杂电网络分析、综合与诊断
中文摘要:

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法。该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断。与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度。

英文摘要:

In order to solve the problems of'BP(back-propagation) network usually converges to local minimum and over-fitting and other shortcomings, this paper developed a wavelet decomposition and GA based approach for analog circuits. Using the wavelet decomposition as a preprocessor, extracted the feature information by wavelet de-noising and optimized BP by GA. A comparison of our work with BPNN, which reveals that this work improves network structure and increase fauh diagnosis precision and velocity.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,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:60049