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本文介绍了用于模拟电子电路的软,硬故障检测和隔离一个自动化的方法。它的研究,自相关分析相​​结合的预处理能力,奇异值分解(SVD)的降维,并作为分类概率神经网络(PNN)。该算法的电位表现出由两个有源电路的例子。第一个例子中模拟软故障,而第二个例子模拟硬故障。分类结果发现相媲美时,传统的小波和傅立叶变换(FT)被用作预处理程序获得的。

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本文提出了自动化的方法,检测和隔离的软、 硬故障在模拟电子线路。它的研究结合起来作为一个预处理器、 奇异值分解 (SVD) 为维度减少和概率神经网络 (PNN) 作为一个分类器的自相关分析的能力。源电路的两个例子所表明的算法的潜力。第一个示例模拟软故障,而第二个示例模拟硬故障。分类结果被找到时的传统小波变换与傅里叶变换 (FT) 利用作为预处理器获得相媲美。

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本文提出软和困难的过失的侦查和隔离的一种自动化的方法在模式电子线路的。它学习能力结合自相关分析作为前处理器、奇异值分解(SVD)幅员减少的和机率神经网络(PNN)作为量词。两个有源电路例子展示的算法的潜力。当第二个例子模仿困难的过失时,第一个例子模仿软的缺点。

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本文在模式电子线路提出一种自动化的方法为软和坚硬缺点的侦查和隔离。 它学习能力结合自相关分析作为前处理器,奇异值分解 (SVD) 为幅员减少和机率神经网络 (PNN) 作为量词。 算法的潜力由二个有源电路例子展示了。 当第二个例子模仿坚硬缺点时,第一个例子模仿软的缺点。 分类结果被找到可比较与获得的那些当传统小波和傅立叶变换 (FT) 被利用作为前处理器时。
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