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基于改进SAE-SOFTMAX的模拟电路故障诊断方法
被引量：
18
1
作者
袁莉芬
宁暑光
+2 位作者
何怡刚
张朝龙
吕密
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第7期36-45,共10页
针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框...
针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框架,利用预训练与微调的方法完成整体网络的训练。为提高网络泛化能力,使用Dropout技术对网络加以改进优化,以此提取电子电路的底层稀疏特征并完成故障模式的自动识别分类。实例研究同时给出了几种传统神经网络的诊断效果作为对比实验。实验结果说明,所提方法诊断效果与相关评价参数性能优于传统神经网络。最终得到结论,基于改进SAESOFTMAX网络架构与分层训练机制的电子电路故障诊断方法,其整体性能有所提高诊断效果更好,优于传统的神经网络故障诊断方法。
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关键词
模拟电路
故障诊断
改进堆叠自动编码器
柔性最大值分类器
深度学习
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职称材料
题名
基于改进SAE-SOFTMAX的模拟电路故障诊断方法
被引量：
18
1
作者
袁莉芬
宁暑光
何怡刚
张朝龙
吕密
机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
德州农工大学
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第7期36-45,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFF0102200)
国家自然科学基金(61102035,51577046,51607004)、国家自然科学基金重点项目(51637004)
+1 种基金
中国博士后特别项目(2015T80651)
中国博士后面上项目(2014M5517)资助
文摘
针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框架,利用预训练与微调的方法完成整体网络的训练。为提高网络泛化能力,使用Dropout技术对网络加以改进优化,以此提取电子电路的底层稀疏特征并完成故障模式的自动识别分类。实例研究同时给出了几种传统神经网络的诊断效果作为对比实验。实验结果说明,所提方法诊断效果与相关评价参数性能优于传统神经网络。最终得到结论,基于改进SAESOFTMAX网络架构与分层训练机制的电子电路故障诊断方法,其整体性能有所提高诊断效果更好,优于传统的神经网络故障诊断方法。
关键词
模拟电路
故障诊断
改进堆叠自动编码器
柔性最大值分类器
深度学习
Keywords
analog circuit
fault diagnosis
improved stack-Auto Encoder
SOFTMAX
deep learning network
分类号
TN710 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SAE-SOFTMAX的模拟电路故障诊断方法
袁莉芬
宁暑光
何怡刚
张朝龙
吕密
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018
18
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