| 基于GA特征选择和BP神经网络的模拟电路故障检测 |
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| 引用本文： | 李元,司明明,张成.基于GA特征选择和BP神经网络的模拟电路故障检测[J].计算机测量与控制,2014,22(9):2739-2741,2751. |
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| 作者姓名： | 李元 司明明 张成 |
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| 作者单位： | 沈阳化工大学,沈阳 110142;沈阳化工大学,沈阳 110142;沈阳化工大学,沈阳 110142 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(61034006)；国家自然科学基本项目(61174119)。 |
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| 摘 要： | 针对模拟电路故障检测中存在测试节点数较多的问题,提出遗传算法与BP神经网络相结合的方法;利用遗传算法的全局、并行寻优能力对模拟电路的系统特征进行优化选择,从而减少BP神经网络输入层节点数;用MATLAB软件对仿真实例数据进行编程实验,直接使用BP神经网络,检测率为66.7%,采用遗传算法与BP神经网络结合的方法,检测率可为100%;结果表明,相对于传统的BP神经网络方法,该方法提高了模拟电路故障检测的平均正确率。
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| 关 键 词： | BP神经网络 模拟电路 故障检测 遗传算法 |
| 收稿时间： | 2014/3/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/4/28 0:00:00 |
Analog Circuit Fault Detection Based on BP Neural Network and GA Feature Selection |
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