林海英

（闽江学院 计算机科学系，福建 福州 350108）

神经网络在电子设备检测中的应用研究

林海英

（闽江学院 计算机科学系，福建 福州 350108）

本文针对电子设备中模拟电路容差因素对故障定位的影响，提出一种基于SOM自组织特征映射神经网络的组合式故障检测法，并就其基本原理和实际应用展开具体讨论.实践结果证明，该方法行之有效、实用性强、拓展性宽.此类故障检测方法值得人们进一步研究和探索.

神经网络；字典法改进；容差问题；故障检测

笔者在长期工作实践中发现，电子设备中模拟电路容差因素对故障定位的影响是设备故障检测最常见的难题之一，所谓容差是指因元件老化变质或使用环境不当，其参数超出了预定容差的范围.而容差问题又是导致设备出现既不完全失效，又无法正常运行，即难以检测的设备软故障的根本原因.实际上故障检测就是一种典型的模式识别和分类问题.由于人工神经网络是模拟生物神经系统建立起来的非线性动力学系统，具有强大的分类能力和非线性映射能力，非常适合处理模式识别和分类，因此常被人们以或单一，或与其它故障检测法联合的方式来解决设备系统故障检测中的各种难题.在适用于故障检测的如SOM、BP、BAM、ART以及B样条等多种神经网络中，SOM自组织特征映射神经网络是一种当外界输入不同样本时，网络能自动完成功能相近神经元的有序排列，与人脑神经元的组织原……