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基于聚类模糊神经网络的非线性电路故障诊断
引用本文:彭刚,彭敏放,何怡刚.基于聚类模糊神经网络的非线性电路故障诊断[J].微电子学与计算机,2006,23(8):1-3.
作者姓名:彭刚  彭敏放  何怡刚
作者单位:湖南大学电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082
基金项目:国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研项目;湖南省科技计划
摘    要:提出了一种基于聚类算法和模糊神经网络的非线性模拟电路故障诊断方法。通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目并生成一个初始的故障诊断模糊规则库,构造了一类模糊神经网络,通过训练调整网络权值,使故障诊断模糊规则库的分类更加精确,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。

关 键 词:故障诊断  神经网络  模糊规则  参数聚类  非线性电路
文章编号:1000-7180(2006)08-001-03
收稿时间:2005-09-15
修稿时间:2005年9月15日

A Method for Fault Diagnosis of Nonlinear Circuits Using Clustering Fuzzy Neural Network
PENG Gang,PENG Min-fang,HE Yi-gang.A Method for Fault Diagnosis of Nonlinear Circuits Using Clustering Fuzzy Neural Network[J].Microelectronics & Computer,2006,23(8):1-3.
Authors:PENG Gang  PENG Min-fang  HE Yi-gang
Affiliation:College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082 China
Abstract:An approach for the fault diagnosis of nonlinear analog circuits based on clustering and fuzzy neural network is presented. Through an unsupervised clustering technique, the number of fuzzy rules is determined and an initial fuzzy rule is generated from the given input-output data. A kind of fuzzy neural networks is constructed and its weights are tuned to make the parame- ters of the constructed fuzzy rule of the fault diagnosis base more precise. The availability of the method is examined by simulated tests.
Keywords:Fault diagnosis  Neural network  Fuzzy rule  Parameter cluster  Nonlinear circuits
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