【摘 要】
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电路系统在工业控制中起着极其重要的作用,随着电路越来越复杂,各电路各节点间的关系呈非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题。提出利用RBF(Radica
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电路系统在工业控制中起着极其重要的作用,随着电路越来越复杂,各电路各节点间的关系呈非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题。提出利用RBF(Radical Basis Function)神经网络可以快速地逼近任意非线性函数,且有很好的分类能力等特点,来实现对电路系统的故障分类。通过实例分析RBF可以很精确地确定电路网络中的故障来源,同时通过与BP算法比较,说明RBF在对电路故障诊断能力方面的优越性。
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