改进型RBF网络在模拟电路故障隔离中的应用

赵鑫; 肖明清

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提出了一种最陡下降增量映射学习算法,对RBF网络的训练方法进行改进,并将之运用于模拟电路故障隔离.该算法通过增量映射学习算法对RBF网络的采样基函数进行迭代优选,简化RBF网络结构;采用最陡下降法改进增量映射学习算法,对神经元激励函数的参数进行调节,控制网络规模,提高网络的逼近能力.故障隔离实例显示了其优越性.改进的算法与传统算法相比,具有更快的收敛速度和更高的隔离精度.本算法为RBF网络的训练提供了一种可行的方法,在故障诊断领域有良好的应用前景.

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来源
《测试技术学报》 |2010年第3期|265-270|共6页
作者
赵鑫; 肖明清;
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作者单位

空军工程大学,工程学院自动测试实验室,陕西,西安,710038;

空军工程大学,工程学院自动测试实验室,陕西,西安,710038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
模拟电路; 故障隔离; RBF网络; 增量映射学习算法; 最陡下降法;

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