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摘要
针对目前模拟电路故障诊断的预测精度较低的问题,提出一种基于布谷鸟算法(CS)优化神经网络的模拟电路故障诊断方法 (CS-GRNN)。选择广义回归神经网络(GRNN)作为网络模型,把小波包变换提取到的电路故障特征作为网络输入,运用布谷鸟搜索算法对GRNN进行网络参数优化,利用优化后的CS-GRNN模型进行故障诊断。实验结果表明,较其它诊断方法,CS-GRNN诊断模型只需迭代较少次数就可获得很高的预测精度,平均故障诊断正确率可达97.281 75%,具有明显的优势。
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单位桂林电子科技大学; 自动化学院
