改进的BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

摘要：

　　鉴于模拟电路故障诊断本身的复杂性，针对传统BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺点，文章采用了基于动量因子一自适应学习率算法的改进方法，并将改进后的BP算法应用于模拟电路的故障诊断中。结果表明，与传统方法相比，该算法提高了电子设备故障诊断的效率，将代表故障的信息输入训练好的神经网络后，由输出的结果，便可以判断发生故障的类型，从而实现对故障模块的精确定位，具有一定的应用价值。

关键词： 神经网络 故障诊断 模拟电路 信息输入

作者: 薛志强 李毅 曹燕

作者单位: 解放军炮兵学院电子工程教研室 合肥 230031

会议类型: 国内会议

会议名称: 2011年振动与噪声测试峰会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 139-142

在线出版日期: 2011-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）