论文研究基于狼群算法的RBF神经网络模拟电路故障诊断.pdf

提出了一种新的方法来进行模拟电路故障诊断。该方法包括Haar的小波分解，对数据的归一化处理，以及用狼群算法优化RBF神经网络。用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换，然后对变换后的数据进行归一化处理，最终得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题，使用狼群算法来优化训练RBF神经网络，以提高网络训练稳定性与诊断成功率。通过两个电路的诊断实例，来论述这些方法的具体实现过程，验证用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。