人工神经网络容错性评估及在电路故障诊断中应用研究

本课题研究了大规模复杂系统的可靠度，首次提出了将生灭过程的转换为近似的连续扩散过程的方法，并Kolmogorov 向后方程和kac冷函后向方程分别求解可降级和可重构系统的可靠度，取得满意的效果，大大减少计算量。在分析了ANN的故障持性的基础上，运用上述方法定量分析了ANN的容错性，开拓了可靠性理论应用的新领域。提出了一种具有容错性能的ANN训练算法，改进了BP网络的误差函数，解决了输入数据的处理和训练样本集的优选等关键技术，设计了建立模拟电路故障字典的方法，经仿真说明是成功的，并为其实际应用提供了良好的基础，该课题完成学术论文14篇，其中多篇为SCI和EI摘录，培养博士生两名，所获成果具有很好的应用前景。