【摘 要】
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为了提高模拟电路故障诊断准确性,要采集尽可能多的故障样本信息作为BP神经网络的输入;提出了一种基于多测试点多特征信息构造原始样本集的方法;运用这种方法构造原始故障特
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为了提高模拟电路故障诊断准确性,要采集尽可能多的故障样本信息作为BP神经网络的输入;提出了一种基于多测试点多特征信息构造原始样本集的方法;运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,能提高模拟电路故障诊断正确率;对Sallen-Key二阶带通滤波器的仿真结果表明,该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障的识别正确率为85%,优于传统方法,为模拟电路的故障诊断提供了一种可行的方法。
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