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提出了一种基于聚类算法和模糊神经网络的非线性模拟电路故障诊断方法。通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目并生成一个初始的故障诊断模糊规则库，构造了一类模糊神经网络，通过训练调整网络权值，使故障诊断模糊规则库的分类更加精确，并通过仿真实验验证了该方法的有效性。
基于聚类模糊神经网络的非线性电路故障诊断
【摘 要】
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提出了一种基于聚类算法和模糊神经网络的非线性模拟电路故障诊断方法。通过一个无监督的聚类算法自组织地确定模糊规则的数目并生成一个初始的故障诊断模糊规则库，构造了一类
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2006年8期
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目（50277010）湖南省自然科学基金项目（04JJ6034）高等院校博士学科点专项科研基金项目（20020532016）湖南省科技计划项目（04FJ2003,03GKY3115）
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