摘要：为了解决非线性模拟电路软故障不易诊断的难题,根据模拟电路软故障的特点,提出了基于σ判据的训练样本优选算法,保证训练样本在数量较少的情况下,充分包含电路软故障特征.诊断实例证明,应用此优选算法对样本进行筛选,神经网络的训练速度快,对于模拟电路软故障的诊断正确率高.
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