基于SOFM网络和异质信息融合的模拟电路诊断

吴正苗; 彭敏放; 谭虎; 沈美娥

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基于SOFM网络和异质信息融合的模拟电路诊断

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大规模集成电路的发展使得传统的接触法测试在某些场合受到了限制.针对其造成的电量测试信息不足的问题,文中融合电量信息和非电量信息作为故障特征信息,应用自组织特征映射(SOFM)神经网络对模拟电路进行故障诊断.提取电路工作时的电压和温度信息作为故障特征信息,经预处理后作为样本输入给SOFM神经网络进行电路故障诊断.通过输出层各神经元的竞争,得到获胜神经元,从而对样本数据进行故障识别分类.仿真结果表明,应用所提融合诊断方法提高了诊断准确率.

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来源
《微电子学与计算机》 |2011年第11期|160-164|共5页
作者
吴正苗; 彭敏放; 谭虎; 沈美娥;
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作者单位

湖南大学电气与信息工程学院;

北京信息科技大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类线性电路;
关键词
故障诊断; 特征提取; SOFM神经网络; 数据融合; 模拟电路;

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