开关电路中的潜在问题进化Petri网分析方法

刘丙杰; 冀海燕

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利用神经网络进行潜在通路分析(SCA)由于丢失了系统的结构信息,所以导致分析结果不可靠以及解释困难等问题;为了克服这个缺陷,将学习型Petri网(LPN)用于SCA;但是传统LPN有两个缺陷:(1)都是针对无回路PN模型,这不符合实际情况;(2)大部分都是利用BP算法进行学习,带来BP算法固有的缺陷;针对这两个缺陷,提出基于克隆选择算法(CSA)的LPN (CSAL-PN);首先对系统进行PN建模,然后利用CSA训练PN,使得PN既可以学习先验知识又可以利用系统的结构信息;为了提高LPN的泛化能力,引入了神经网络集成;具体方法就是将训练的所有抗体作为集成中的个体,然后通过简单加权集成输出;文章还提出了带回路的学习型PN不陷入死锁的充要条件;最后用CSALPN对一个典型的电路进行SCA;统计结果证实了该方法可以有效发现开关电路的潜在通路.

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来源
《计算机测量与控制》 |2014年第3期|915-918|共4页
作者
刘丙杰; 冀海燕;
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作者单位

海军潜艇学院导弹兵器系;

山东青岛 266071;

海军潜艇学院导弹兵器系;

山东青岛 266071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机软件;
关键词
潜在通路分析; 克隆选择算法; Petri网; 神经网络集成;

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