改进型RBF网络在模拟电路故障隔离中的应用

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：总装备部装备预先研究项目51317030105

在线出版日期：2010-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：265-270