| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·模拟电路故障诊断发展及研究现状 | 第9-10页 |
| ·神经网络及其在故障诊断中的应用发展 | 第10-11页 |
| ·本论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 模拟电路故障诊断 | 第13-18页 |
| ·故障诊断的基本思想 | 第13页 |
| ·模拟电路的故障特点 | 第13-14页 |
| ·模拟电路故障诊断的若干基本概念 | 第14-16页 |
| ·故障的分类 | 第14-15页 |
| ·故障测试的基本术语 | 第15-16页 |
| ·模拟电路故障诊断方法分类 | 第16-18页 |
| ·三大类故障诊断方法 | 第16页 |
| ·模拟电路故障诊断方法的分类 | 第16-18页 |
| 第三章 BP神经网络及其算法改进 | 第18-32页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第18-24页 |
| ·神经网络简介 | 第18页 |
| ·BP网络结构 | 第18-19页 |
| ·BP算法 | 第19-24页 |
| ·BP算法的改进和优化 | 第24-32页 |
| ·BP算法的缺点 | 第24-25页 |
| ·基于启发式学习方法的改进算法 | 第25-28页 |
| ·附加动量法 | 第25-26页 |
| ·自适应学习率BP算法 | 第26-27页 |
| ·弹性 BP算法 | 第27-28页 |
| ·基于数值优化的改进算法 | 第28-30页 |
| ·神经网络隐含层的优化设计 | 第30-32页 |
| ·神经网络隐含层的分析 | 第30-31页 |
| ·隐含层内神经元数的确定 | 第31-32页 |
| 第四章 模拟电路的BP网络诊断 | 第32-46页 |
| ·训练样本集的获取 | 第32-36页 |
| ·BP神经网络的构建和训练 | 第36-40页 |
| ·基于诊断任务分解的多神经网络 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-46页 |
| ·不同BP算法的学习速度比较 | 第41-44页 |
| ·结论 | 第44-46页 |
| 第五章 基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统的研究 | 第46-68页 |
| ·专家系统的概述 | 第46-50页 |
| ·专家系统的发展及研究现状 | 第46-47页 |
| ·专家系统的组成 | 第47-50页 |
| ·BP神经网络故障诊断专家系统 | 第50-68页 |
| ·专家系统的思想与模拟电路的故障诊断 | 第50页 |
| ·专家系统用于故障诊断的不足 | 第50-52页 |
| ·专家系统与神经网络的区别及互补性 | 第52-54页 |
| ·BP网络用于模拟电路故障诊断的优势 | 第52页 |
| ·专家系统与神经网络的区别 | 第52-53页 |
| ·专家系统与神经网络的互补 | 第53-54页 |
| ·基于神经网络的专家系统的设计思路 | 第54-58页 |
| ·各工作模块功能简介 | 第55-57页 |
| ·该结合方式的指导思想和特点 | 第57-58页 |
| ·基于神经网络的模拟电路故障诊断专家系统的研究 | 第58-68页 |
| ·智能故障诊断系统中相关软件介绍 | 第58-60页 |
| ·BP神经网络故障诊断专家系统的工作原理 | 第60-61页 |
| ·软件平台 | 第61-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 发表论文情况 | 第73页 |