基于小波与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断

摘要

量子神经网络(Quantmn Neural Netwozk,简称QNN)的隐层神经元采用多层激励函数,具有一种固有的模糊性,能将决策的不确定性数据合理地分配到各模式中,从而减少模式识别的不确定度,提高模式识别的准确性.笔者提出了基于小波与量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断,实验仿真分析表明:该诊断方法正确率可提高2478%,从而提高了故障诊断的正确性.