电子科技大学学报
電子科技大學學報
전자과기대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
2008年
4期
574-577
,共4页
Elman网络%非线性电路%优化%测试激励
Elman網絡%非線性電路%優化%測試激勵
Elman망락%비선성전로%우화%측시격려
非线性模拟电路瞬态测试激励信号的参数对电路故障识别率影响很大,在搜索最佳激励信号的过程中,需建立非线性模拟电路的系统模型,Eiman网络是一种递归神经网络,能逼近任意动态非线性系统.该文用一种改进的Elman网络建立故障电路和非故障电路的系统模型,用遗传算法搜索最佳瞬态测试激励信号参数,仿真实验结果表明经过该方法优化后的激励信号能大大提高非线性模拟电路的故障识别率.
非線性模擬電路瞬態測試激勵信號的參數對電路故障識彆率影響很大,在搜索最佳激勵信號的過程中,需建立非線性模擬電路的繫統模型,Eiman網絡是一種遞歸神經網絡,能逼近任意動態非線性繫統.該文用一種改進的Elman網絡建立故障電路和非故障電路的繫統模型,用遺傳算法搜索最佳瞬態測試激勵信號參數,倣真實驗結果錶明經過該方法優化後的激勵信號能大大提高非線性模擬電路的故障識彆率.
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