【摘 要】
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本文研究基于神经网络的有容差线性电路故障诊断问题，提出了把反向传播（ＢＰ）神经网络训练成故障诊断器的具体方法．仿真实验结果表明，该故障诊断器不仅在诊断精度方面超过了所有传统算
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本文研究基于神经网络的有容差线性电路故障诊断问题，提出了把反向传播（ＢＰ）神经网络训练成故障诊断器的具体方法．仿真实验结果表明，该故障诊断器不仅在诊断精度方面超过了所有传统算法，而且使测后诊断速度提高了至少一个数量级．此外，它对神经网络内部硬件故障具有一定的容错能力．
This paper studies fault diagnosis of tolerance linear circuits based on neural network, and proposes a specific method of training back propagation neural network to fault diagnosis. The simulation results show that the fault diagnostic device not only surpasses all the traditional algorithms in terms of diagnostic accuracy, but also increases the speed of post-diagnostic diagnosis by at least an order of magnitude. In addition, it has some fault tolerance to the hardware fault in the neural network.
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