【摘 要】
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为了克服模拟电路故障诊断中诊断模型预测精度普遍不高且训练时间过长的问题,提出一种基于小波包和BAGRNN的模拟电路故障诊断新方法.该方法选取比BP神经网络更具优势的广义回
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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广西自然科学青年基金(2016GXNSFBA380117);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ17116&YQ16114);桂林市科学研究与技术开发项目(2016010404-3)
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为了克服模拟电路故障诊断中诊断模型预测精度普遍不高且训练时间过长的问题,提出一种基于小波包和BAGRNN的模拟电路故障诊断新方法.该方法选取比BP神经网络更具优势的广义回归神经网络（generalized regression neural network,GRNN）作为网络模型,用小波包变换获取电路故障特征,并利用全局搜索能力强,搜索速度快的寻优算法-蝙蝠算法（bat algorithm,BA）优化GRNN的平滑因子构建出BAGRNN模型,最后利用优化后的FOAGRNN模型进行故障识别分类.仿真实验结果
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