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主成分分析法与概率神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

         

摘要

模拟电路故障的多样性使得神经网络训练样本数量增加,BP网络结构趋于复杂,训练速度降低;针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于主成分分析(PCA)与概率神经网络(PNN)相结合的模拟电路故障诊断方法;通过主成分分析法(Principal Component Analysis)提取特征数据进行降维处理,再结合概率神经网络(Probabilistic Neural Networks)对电路故障进行分类;实例说明采用PCA和PNN结合对故障数据处理,可以大大的提高故障诊断分类的准确性.

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