Probabilistic neural network based tolerance-circuit diagnosis

机译：基于概率的神经网络的公差电路诊断

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An approach to fault diagnosis for analog circuits with tolerance is presented based on probabilistic neural networks. In order to overcome the difficulties in BP network based diagnosis such as slow learning speed for convergence and easily falling into local minimum value, probabilistic neural network is introduced to tolerance-circuit diagnosis. Fault samples including soft faults and hard faults in tolerance circuits are generated by Monte Carlo analysis. Fault features are extracted by using the largest deviation path so as to obtain appropriate training samples. Simulation results show that the proposed diagnosis method has high speed and accurate recognition even for soft faults in circuits with tolerance.

机译：基于概率神经网络，提出了一种具有公差的模拟电路故障诊断方法。为了克服基于BP网络基于BP网络的困难，例如收敛的慢速学习速度，并且容易落入局部最小值，概率神经网络被引入公差电路诊断。在蒙特卡罗分析中生成包括公差电路的软故障和硬故障的故障样本。通过使用最大的偏差路径提取故障特征，以便获得适当的训练样本。仿真结果表明，拟议的诊断方法甚至具有高速度和准确的识别，即使在具有容差的电路中的软故障。

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来源
《International Conference on Computer Science Education》|2012年||共4页
会议地点
作者
Shen Meie; He Jianbiao; Peng Minfang; Xie Kai;
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正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词

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