【摘 要】
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容差模拟电路故障的多样性使得神经网络训练样本数量增加，BP网络结构趋于复杂，训练速度降低。针对反向传播神经网络（BPNN）学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，提出了基于概率
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容差模拟电路故障的多样性使得神经网络训练样本数量增加，BP网络结构趋于复杂，训练速度降低。针对反向传播神经网络（BPNN）学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题，提出了基于概率神经网络（PNN）的容差模拟电路故障诊断方法，与传统的BP网络模型相比，该方法具有训练时间短且不易收敛到局部最小的优点。仿真实验表明：诊断过程快速，结果准确而且对软故障也有较高的识别能力。
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