容差电路故障诊断神经网络及小波神经网络方法

本项目研究了容差电路故障诊断神经网络和小波神经网络方法，主要工作如下：1深入地研究了容差线性电路故障诊断模式识别方法，提出了具有较少训练样本在线学习快速的BP方法；提出了具有鲁棒性的BP-ART方法；提出了基于小波变换的BP方法和Kohonen方法；提出了新的快速收敛BP算法。2研究了容差线性电路故障诊断参数识别方法，提出了全元件参数识别法议程NN求解器，研究了此类复杂NN网络的稳定性问题；提出了基于BP网络的全元件参数识别方法，以及相应算法、权值在线调节硬件实现模块电路、提出了LP优化近似方法。3非线性电路故障诊断，研究了线性电路故障诊断神经网络和小波神经网络方法在此领域的推广应用；4大规模电路故障诊断：提出了基于撕裂法Kohonen模块级电路诊断方法以及小波变换方法；提出了以二端口为模块的BP撕裂法。5提出了模拟电路自动测试神经智能方法。研究成果丰富了模拟电路故障诊断理论和方法，对于电工科学、电子科学的发展有重要的理论意义和广泛的应用前景。