果蝇优化算法在模拟电路故障诊断中的应用-构建小波神经网络模型

"基于果蝇-构造小波神经网络模拟电路诊断方法" 在当前的电子系统设计中，模拟电路故障诊断是一项至关重要的任务，因为它确保了复杂系统的稳定运行。模拟电路由于其非线性特性、元件的离散性质以及日益复杂的电路结构，使得传统的故障诊断方法面临挑战。因此，研究新的、更有效的诊断技术成为了科研领域的焦点。 近年来，人工神经网络与人工智能技术的结合在解决电路故障诊断问题上展现出了巨大潜力。果蝇优化算法（FOA）是由潘文超在2011年提出的一种新型智能优化算法，它以其简单的原理和强大的随机搜索能力而备受关注。FOA能够有效应对复杂的优化问题，特别适合在寻找最优参数时的应用。 本文将FOA引入到构造小波神经网络（Constructed Wavelet Neural Network, CWNN）中，以此改进网络的权值调整过程。小波神经网络结合了小波分析的局部特性和神经网络的自学习能力，能够在多尺度上对信号进行分析，尤其适合处理非线性问题。其中，Shannon小波函数因为其良好的滤波性能被广泛应用，但其在图像边缘检测时的渐近衰减速度较慢，可能影响到局部细节的捕捉。 为了克服这一问题，文章提出了利用FOA来构建和优化CWNN的小波函数。通过动态调整网络权重，可以更好地适应模拟电路故障的复杂性，提高诊断的准确性。在实际应用中，将FOA-CWNN模型应用于模拟电路的故障诊断，通过仿真实验验证了该方法的有效性，结果显示，该方法在故障识别上的准确度较高，证明了其在模拟电路故障诊断领域的实用性。 总结起来，这篇论文研究了一种创新的故障诊断方法，即利用果蝇优化算法来优化构造小波神经网络，从而提高模拟电路故障诊断的精确度。这种方法不仅融合了两种先进算法的优势，还展示了在解决实际工程问题中的潜力，对于提升电子系统可靠性具有重要意义。