| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·问题的提出 | 第10-12页 |
| ·模拟电路故障诊断理论 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络方法概述 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 模拟电路故障诊断基本概念和方法 | 第16-27页 |
| ·模拟电路故障诊断基本概念 | 第16-18页 |
| ·模拟电路故障诊断特点 | 第16-17页 |
| ·模拟电路故障诊断分类 | 第17-18页 |
| ·模拟电路故障的模式识别法 | 第18-19页 |
| ·模拟电路故障字典法 | 第19-26页 |
| ·直流故障字典法 | 第19-20页 |
| ·交流故障字典法 | 第20页 |
| ·诊断实例 | 第20-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 人工神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 | 第27-38页 |
| ·人工神经网络概述 | 第27-30页 |
| ·神经网络的特点 | 第27-28页 |
| ·神经网络的分类 | 第28-29页 |
| ·神经网络的结构和函数映射 | 第29-30页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第30-32页 |
| ·多层前馈网络与反向传播学习算法 | 第32-35页 |
| ·BP 结构模型 | 第32-33页 |
| ·BP 学习规则 | 第33-34页 |
| ·BP 算法相关的几个问题 | 第34-35页 |
| ·神经网络在模拟电路故障诊断中应用 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 模拟电路硬故障诊断的神经网络方法 | 第38-48页 |
| ·采用 BP 算法前向多层神经网络的分类器 | 第38-39页 |
| ·BP 网络分类器直流测试下对硬故障的诊断 | 第39-41页 |
| ·诊断实例 | 第41-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 线性电路软故障诊断的神经网络方法 | 第48-57页 |
| ·互易电路软故障的统一特征 | 第48-49页 |
| ·线性电路单故障的空间特性及其诊断 | 第49-53页 |
| ·线性电路双故障的空间特性及其诊断 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 无限元子隐层 BP 神经网络算法的实现 | 第57-62页 |
| ·集成电路测试仪介绍 | 第57-59页 |
| ·BP 神经网络算法的实现 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第69-70页 |
| 附录 B BP 神经网络算法（核心部分） | 第70-77页 |
| 附录 C 无限元子隐层 BP 神经网络算法（核心部分） | 第77-85页 |