基于混沌的模拟电路故障诊断方法 (2012年)

针对模拟电路故障诊断的神经网络方法中，网络易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点，网络结构、权值难以确定等难题，提出一种利用混沌优化神经网络的模拟电路故障诊断新方法。该方法中，将混沌变量引入神经网络结构的优化搜索，使得神经网络的隐层节点数以及所有权参数处于混沌状态中，从而整个网络结构呈现为动态变化。然后从动态的神经网络结构中，根据性能指标来寻找一个全局最优或近似于全局最优的网络结构。最后利用优化的神经网络对模拟电路进行故障定位。利用该方法对模拟电路进行实例仿真，结果表明该算法可以有效、可靠地运用于模拟电路故障诊