基于AdaBoost集成网络的模拟电路单软故障诊断

被引：8

作者：

刘红 ^{[1
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]}

陈光 ^{[1
]}

宋国明 ^{[1
,3
]}

韩太林 ^{[2
]}

机构：

[1] 电子科技大学自动化工程学院

[2] 长春理工大学

[3] 成都电子机械高等专科学校

来源：

仪器仪表学报 | 2010年 / 31卷 / 04期

关键词：

故障诊断; 模拟电路; 神经网络集成;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2010.04.022

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TN710 [电子电路];

学科分类号：

摘要：

基于神经网络的模拟电路故障诊断方法中会遇到网络训练误差很小甚至为零的情况下测试误差依然存在甚至很大的情况,这是由于神经网络的推广性能较差而造成的。针对模拟电路的神经网络故障分类器推广性能较差的问题,提出了将基于AdaBoost的神经网络集成应用于模拟电路故障诊断的新方法。通过对集成网络的诊断误差进行偏差-方差分析,说明可重复取样的AdaBoost技术可以降低集成网络中各成员网络的相关性以减少方差,从而使模拟电路故障诊断的集成网络系统的推广误差降低,使模拟电路故障诊断率得以提高。利用PSPICE的仿真数据和从实际电路获取的实测数据进行实验,实验结果均证明了该方法的有效性。

引用

页码：851 / 856

页数：6

共 5 条

[1] 小波和神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究.[D].张维强.西安电子科技大学.2006, 02
[2] 人工神经网络与模拟进化计算.[M].阎平凡;张长水编著;.清华大学出版社.2005,
[3] Classification of defective analog integrated circuits using artificial neural networks
Stopjaková, V
Malosek, P
Micusík, D
Matej, M
Margala, M
[J]. JOURNAL OF ELECTRONIC TESTING-THEORY AND APPLICATIONS, 2004, 20 (01): : 25 - 37
[4] 模拟电路故障诊断的新方法
金瑜
陈光(?)
刘红
[J]. 仪器仪表学报, 2007, (10) : 1870 - 1873
[5] 基于Adaboost算法的人脸检测研究
罗明刚
李一民
曾素娣
[J]. 计算机与数字工程, 2007, (02) : 7 - 8+72+187

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