【摘 要】
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该文主要讨论了在红外热成像测温技术的基础上，利用神经网络技术对印刷电路板进行故障诊断需解决的技术问题。采用了模糊数学中的隶属度函数来描述电路板模块的热特征值，参数与其故障状态之间的关系，并对实验数据进行了归一化。通过试验和计算，确定了对应印刷电路板模块工作状态的热特征参数的正常值和故障值的阈值范围，建立了印刷电路板的神经网络。并对其进行了训练。结果证明，神经网络技术对印刷电路板的故障识别率很高，将
【机 构】
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舰船维修研究所(北京) 工程学院(武汉海军工程学院三系)
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该文主要讨论了在红外热成像测温技术的基础上，利用神经网络技术对印刷电路板进行故障诊断需解决的技术问题。采用了模糊数学中的隶属度函数来描述电路板模块的热特征值，参数与其故障状态之间的关系，并对实验数据进行了归一化。通过试验和计算，确定了对应印刷电路板模块工作状态的热特征参数的正常值和故障值的阈值范围，建立了印刷电路板的神经网络。并对其进行了训练。结果证明，神经网络技术对印刷电路板的故障识别率很高，将该技术应用于印刷电路板的故障诊断是可行的。
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为了能够将传统说话人辨识方法的高效和区分性训练方法的优点结合起来,本文设计了说话人识别的两级框架.该识别框架平衡了辨识速度和精度的问题.文章选用TIMIT数据库,对两级框架下的说话人识别以及相关的内容进行了探索性研究.实验结果表明,本文介绍的应用区分性训练的两级说话人识别框架能够明显提高说话人识别性能和识别效率.
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