| 基于选择性集成神经网络的电路板故障智能诊断 |
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| 引用本文： | 于敏,马丽华,卢朝梁.基于选择性集成神经网络的电路板故障智能诊断[J].空军工程大学学报,2014(6):67-71. |
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| 作者姓名： | 于敏 马丽华 卢朝梁 |
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| 作者单位： | 空军工程大学信息与导航学院，陕西西安，710077 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对基于红外图像的电路板故障诊断准确率较低、检测灵敏度差等缺陷,分析了基于神经网络的智能诊断方法。该方法结合多分类器转化为二分类器思想,设计了一种基于BP神经网络的集成神经网络诊断模型,并且对于同一类故障采取范围化样本进行训练,每组被测故障数据根据特征阈值选择相关几个子网络进行诊断。最后利用Matlab软件进行实例仿真和测试。结果表明:该网络对于电路板多故障模式的识别准确率较高,检测灵敏度可以提高1.74倍,而预测误差可以降低到原来的17.6%,为电路板故障诊断的实用化提供了理论依据。
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| 关 键 词： | 红外热图像 BP 选择性集成神经网络 智能诊断 |
Intelligent Diagnosis of Circuit Board Failure Based on Selective Integrated-neural-network |
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| YU Min,MA Li-hu,LU Chao-liang.Intelligent Diagnosis of Circuit Board Failure Based on Selective Integrated-neural-network[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2014(6):67-71. |
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| Authors: | YU Min MA Li-hu LU Chao-liang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | infrared images BP selective integrated-neural-network intelligent diagnosis |
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