本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：嵌入式　出處：《大連工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年01期

【摘要】：針對模擬電路故障的實(shí)時(shí)診斷問題,提出使用嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷的解決方案。對診斷系統(tǒng)的芯片選擇、系統(tǒng)架構(gòu)、診斷流程、訓(xùn)練算法等問題進(jìn)行了研究,提出使用STM32芯片作為核心芯片以及加入動量項(xiàng)的反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練的策略,明確了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及運(yùn)行流程。最后使用設(shè)計(jì)的系統(tǒng)分別進(jìn)行了線性和非線性模擬電路的故障診斷實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于嵌入式系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效及時(shí)地診斷出模擬電路的故障。
[Abstract]:Aiming at the problem of real-time diagnosis of analog circuit fault, a solution of BP neural network diagnosis using embedded system is put forward. The chip selection, system architecture, diagnosis flow and training algorithm of diagnosis system are studied. The strategy of using STM32 chip as the core chip and adding momentum term in the back propagation algorithm is put forward. Finally, the fault diagnosis experiments of linear and nonlinear analog circuits are carried out using the designed system. The experimental results show that, BP neural network based on embedded system can diagnose analog circuit fault effectively and timely.
【作者單位】： 大連工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374154)
【分類號】：TN710;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1660235