基于模糊神经网络融合遗传算法的模拟电路故障诊断法

该文提出了一种非线性模拟系统的故障辨识方法,构造了一个基于模糊加权型推理法的模糊神经网络,利用遗传算法来训练网络连接权值、优化隶属度函数,根据训练后的网络权值可以自动提取出模糊规则,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法.介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法,其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值,不仅考虑了误差在梯度上的作用,而且考虑在曲面上变化趋势的影响;自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整,可以保证网络总是以最大的学习速率学习 最后,本文给出了仿真实例