遗传小波神经网络提升模拟电路故障诊断效率与准确性

本文探讨了遗传小波神经网络在模拟电路故障诊断领域的创新应用，发表于2009年的《湖南大学学报(自然科学版)》第36卷第3期。研究者刘美容、何怡刚、方葛丰、尹新和齐绍忠针对传统的BP神经网络存在的结构设计盲目性和局部最优问题，提出了一种结合遗传算法(GA)、小波变换和神经网络(NN)的新型故障诊断策略。 在该方法中，关键的创新点在于将小波基引入神经网络作为其传递函数。小波变换作为一种多尺度分析工具，能够捕捉信号在不同频率域的特性，这对于模拟电路故障的复杂特性分析非常有效。通过遗传算法优化神经网络的结构和权值参数，作者试图解决BP神经网络训练过程中可能遇到的复杂性和效率问题。这种方法旨在提高诊断过程的智能化程度，增强识别故障类别的能力，同时显著减少网络训练所需的时间，从而提升诊断的精度和速度。 相比于传统的BP神经网络，这种基于遗传小波神经网络的故障诊断方法具有更高的灵活性和准确性。通过实例诊断结果，研究者证实了这种方法的有效性和可行性。论文的关键词包括“神经网络”、“遗传算法”、“小波变换”和“故障诊断”，表明了研究的核心内容和目标领域。中图分类号TP206+.3标明了该论文属于计算机科学和技术中的信号处理和模式识别类别，文献标识码A则表示这是一篇经过同行评审的学术文章。 这项研究为模拟电路故障诊断提供了一个新颖且高效的方法，对于提高电子设备维护的智能化水平和故障诊断的性能具有重要意义，也为其他领域的小波神经网络优化设计提供了有价值的参考。