基于支持向量机的模拟电路故障诊断研究

针对模拟电路的故障诊断问题,详细介绍了支持向量机算法,由于它在非线性映射、小样本学习方面的独特优势,故将它引用到模拟电路的故障诊断过程中.并提出了一种基于支持向量机的诊断方法,该算法能够对被测电路的故障进行有效并且精确地分类.以折线逼近平方曲线的近似测量电路为例,设计了基于支持向量机的模拟电路故障诊断系统.以实际测试数据作为训练样本进行学习训练后,对其它实际测量数据进行诊断,其结果正确,验证了算法的有效性.     

基于SCOAP算法的电路设计改进

针对数字电路的可测性度量,提出了基于SCOAP测度的数字电路故障可测性度量方法.该方法通过对数字电路的可控性和可观测性进行评价,达到对电路测试复杂度进行分析的目的.对具体数字电路的设计改进实例表明,该方法在电路可测性设计中有效可行.     

基于BP神经网络的模拟电路故障诊断研究

在简要介绍标准BP神经网络基本原理的基础上。详细说明了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断方法和设计步骤，根据网络总误差来自适应调节网络的学习率，加速网络的收敛过程。此算法应用于电路的故障诊断，能够对被测电路的故障进行有效并且精确的分类。以折线式有效值测量电路为例，设计了基于改进BP神经网络算法的模拟电路故障诊断系统，以实际测试数据作为训练样本进行学习训练后，对其它实际测量数据进行诊断，结果正确，验证了算法的有效性。