《人工神經網路容錯性評估及在電路故障診斷中套用研究》是依託清華大學，由楊士元擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：人工神經網路容錯性評估及在電路故障診斷中套用研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：楊士元
- 項目類別：面上項目
- 負責人職稱：教授
- 申請代碼：F0201
- 研究期限：1994-01-01 至 1996-12-31
- 批准號：69373010
- 支持經費：7（萬元）
項目摘要
本課題研究了大規模複雜系統的可靠度，首次提出了將生滅過程的轉換為近似的連續擴散過程的方法，並Kolmogorov 向後方程和kac冷函後向方程分別求解可降級和可重構系統的可靠度，取得滿意的效果，大大減少計算量。在分析了ANN的故障持性的基礎上，運用上述方法定量分析了ANN的容錯性，開拓了可靠性理論套用的新領域。提出了一種具有容錯性能的ANN訓練算法，改進了BP網路的誤差函式，解決了輸入數據的處理和訓練樣本集的優選等關鍵技術，設計了建立模擬電路故障字典的方法，經仿真說明是成功的，並為其實際套用提供了良好的基礎，該課題完成學術論文14篇，其中多篇為SCI和EI摘錄，培養博士生兩名，所獲成果具有很好的套用前景。
