基于神经网络数据融合方法的模拟电路故障诊断

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基于神经网络数据融合方法的模拟电路故障诊断
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基金项目:国家自然科学基金资助项目（50277010）;湖南省杰出青年基金资助项目（03JJY1010）;高校博士点基金资助项目（20020532016）;湖南省科技计划资助项目（03GKY3115、04FJ2003）

Research on the Fault Diagnosis of Analog Circuits Based on the Data Fusion with Neural Network

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根据模拟系统故障检测原理，采用神经网络与数据融合相结合的方法进行模拟电路故障诊断，提出了一种新型的基于D-S证据神经网络的故障检测与诊断方法．应用D-S证据理论对径向基函数网络进行了修正，用具有一个输入层、两个隐含层和一个输出层的神经网络实现．各个证据体的基本概率赋值的获取是D—S证据理论在实际应用中的难点问题，本方法中采用的是根据输入模式与原型模式之间的相似度以及原型模式的类别隶属度来确定基本概率赋值．借助神经网络自学习的功能，实现对类别隶属度的最优化．结果表明该方法能快速有效地进行故障诊断中大量数据的处理，具有很强的鲁棒性．

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According to the principle of fault detection and diagnosis, the technology of data fusion with neural network was used to deal with a lot of data obtained from fault detection and diagnosis. A new method based on Dempster-Shafer theory of evidence to sol

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何怡刚芦湘冬刘美容陈霞周龙谢宏.基于神经网络数据融合方法的模拟电路故障诊断[J].湖南大学学报：自然科学版,2005,32(4):

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