利用可拓類神經網路第一型應用於電子電路故障診斷

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題名:	利用可拓類神經網路第一型應用於電子電路故障診斷
作者:	黎修宏王孟輝鍾裕國葉郁祺
貢獻者:	勤益科技大學電機工程系
關鍵詞:	可拓類神經第一型(ENN-1) 可拓理論類神經物元模型
日期:	2010-06
上傳時間:	2010-09-20 11:08:11 (UTC+8)
摘要:	由於電路中元件的數值普遍存有誤差量，且因現在的電路越來越精密，元件值之誤差造成交互作用，使電子電路之故障診斷越來越困難。因此，本文提出以可拓類神經網路第一型(Extension Neural Network Type-1，簡稱ENN-1)應用於電路故障診斷，本方法結合了可拓理論和類神經網路，利用可拓類神經網路建立出故障各類型的物元模型﹙matter-element model﹚，並以關聯函數計算特徵和故障種類之關聯度，經由關聯度之分析可直接診斷故障原因。本文所提之方法也與傳統多層神經網絡（MNN）和k–mean等方法做比較，在實測模擬結果中證實本方法之辨識率及容錯能力較高。
關聯:	第五屆智慧生活科技研討會論文集(下)
顯示於類別:	[資訊工程系(所)] 第五屆智慧生活科技研討會

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