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提出了基于小波包与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断,将故障的不确定性数据合理地分配到各类中,减少了故障检测的不确定度,提高了故障检测的诊断率,克服了BP在模糊分类方面的局限性.实验证明,采用QNN与自适应BP神经网络相比,故障诊断率可提高11.89%.
基于小波包与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断
【摘 要】
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提出了基于小波包与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断,将故障的不确定性数据合理地分配到各类中,减少了故障检测的不确定度,提高了故障检测的诊断率,克服了BP在模糊分
【机 构】
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吉首大学物理科学与信息工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2009年5期
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