本文關鍵詞： 小波理論 神經(jīng)網(wǎng)絡 模擬電路 故障診斷　出處：《信息技術》2016年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：小波神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的特征提取和消噪能力,能夠應用于模擬電路的故障診斷中。然而由于其收斂速度慢、容易陷入局部最小的特點限制了其更加全面的應用。文中研究了基于緊致型小波神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷方法,它通過合理地選取相應的小波函數(shù),利用其時頻局部特性優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu),得到了較為合理的網(wǎng)絡模型,具有較好的逼近能力且有效避免了陷入局部最優(yōu)的問題。通過實例分析可以得出,該方法具有較好的故障診斷能力,能夠應用于模擬電路的故障診斷,具有一定的研究價值和應用前景。
[Abstract]:Wavelet neural network has good feature extraction and denoising ability and can be used in fault diagnosis of analog circuits. However, because of its slow convergence rate, In this paper, the diagnosis method based on compact wavelet neural network is studied, which can reasonably select the corresponding wavelet function. The structure of neural network is optimized by using the local characteristic of time-frequency, and a more reasonable network model is obtained, which has better approximation ability and avoids the problem of falling into local optimum effectively. This method has good fault diagnosis ability and can be applied to analog circuit fault diagnosis. It has certain research value and application prospect.
【作者單位】： 海軍工程大學電子工程學院;
【分類號】：TN710;TP183

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