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| 基于改进神经网络的电子器件故障智能诊断 | |
| 引用本文： | 张艳.基于改进神经网络的电子器件故障智能诊断[J].科技通报,2019,35(8):162-166. |
| 作者姓名： | 张艳 |
| 作者单位： | 宜宾职业技术学院电子信息与控制工程系,四川宜宾,644000 |
| 摘 要： | 针对当前电子器件故障诊断方法存在的弊端,以获得高精度的电子器件故障诊断结果为目的,提出了基于改进神经网络的电子器件故障智能诊断方法。首先对电子器件故障诊断的研究现状进行分析,找到引起电子器件故障诊断精度低的原因,然后提取电子器件故障诊断的特征,并采用核主成分分析对特征向量机进行去冗余处理,减少神经网络的输入向量数量,最后采用BP神经网络建立电子器件故障诊断模型,并采用蚁群算法对BP神经网络参数求解,并与其它方法进行了电子器件故障诊断测试,改进神经网络的电子器件故障诊断精度超过95%,而且电子器件故障诊断的速度非常快,获得比其它方法更加理想的电子器件故障诊断结果,具有广泛的应用前景。 |
| 关 键 词： | 电子器件 工作状态 特征向量 神经网络 故障诊断 |
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