基于GA特征选择和BP神经网络的模拟电路故障检测 |
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引用本文: | 李元,司明明,张成. 基于GA特征选择和BP神经网络的模拟电路故障检测[J]. 应用声学, 2014, 22(9): 2739-2741,2751 |
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作者姓名: | 李元 司明明 张成 |
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作者单位: | 沈阳化工大学,沈阳 110142;沈阳化工大学,沈阳 110142;沈阳化工大学,沈阳 110142 |
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基金项目: | 国家自然科学基金重点项目(61034006);国家自然科学基本项目(61174119)。 |
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摘 要: | 针对模拟电路故障检测中存在测试节点数较多的问题,提出遗传算法与BP神经网络相结合的方法;利用遗传算法的全局、并行寻优能力对模拟电路的系统特征进行优化选择,从而减少BP神经网络输入层节点数;用MATLAB软件对仿真实例数据进行编程实验,直接使用BP神经网络,检测率为66.7%,采用遗传算法与BP神经网络结合的方法,检测率可为100%;结果表明,相对于传统的BP神经网络方法,该方法提高了模拟电路故障检测的平均正确率。
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关 键 词: | BP神经网络 模拟电路 故障检测 遗传算法 [HJ1.4mm] |
收稿时间: | 2014-03-20 |
修稿时间: | 2014-04-28 |
Analog Circuit Fault Detection Based on BP Neural Network and GA Feature Selection |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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