【摘 要】
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为解决神经网络训练需要大量的样本,且容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺点,采用改进模糊聚类（IFC）和支持向量机（SVM）相结合的模拟电路故障诊断方法。利用小波分解技术提取待诊断
【机 构】
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芜湖职业技术学院电气工程学院,安徽工程大学电气工程学院
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为解决神经网络训练需要大量的样本,且容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺点,采用改进模糊聚类（IFC）和支持向量机（SVM）相结合的模拟电路故障诊断方法。利用小波分解技术提取待诊断电路的测试信息作为故障特征,在模糊聚类算法中为消除孤立点和噪声的影响,对不同样本点引入权值以提高聚类效果,结合改进的模糊聚类算法进一步降低故障特征的维数,将其作为支持向量机的输入量,进行模型训练并预测模拟电路的故障。仿真结果表明,此方法应用于电路故障诊断有效削减计算复杂度并提高了诊断精度。
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