14、神经网络故障诊断技术解析

神经网络故障诊断技术解析

1. 神经网络故障诊断方法概述

为提高数字设备的可靠性，将动态冗余引入其结构时，需要对设备结构中出现的故障进行技术诊断。现有的诊断方法可分为两类：
- 单独神经元层面诊断与控制 ：在单独功能组件（如乘法器、加法器）层面，对单个神经元进行诊断和控制。这类算法虽能对单个神经元进行有效诊断，但对于神经元数量众多的神经网络，实际应用效果不佳。
- 神经网络层面诊断 ：针对神经网络中单个神经元进行诊断，包含特殊类型神经元电路（如 2 - 神经元组合、级联电路等）的诊断方法。不过，这些诊断程序的实际适用性较低。

所有诊断算法按实现方式可分为软件和硬件两类：
|实现方式|算法|
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|软件|神经网络故障定位算法、逻辑常量类型故障的最小故障检测测试设计算法|
|硬件|神经元输入 - 输出端逻辑常量类型故障的自适应诊断方法|

2. 神经网络状态图的基本概念与定义

不同方法可用于描述神经网络的功能，如分析、结构、几何等方法，但每种方法主要反映网络功能的某一特定特征。下面介绍描述神经网络功能逻辑的状态图相关概念：
- 节点定义 ：用 (a_{ij}) 表示第 (i) 层所有神经元的输出值，满足一定条件时，它是状态图第 (i) 层的第 (j) 个节点。其中 (H_i) 是第 (i) 层的神经元数量，(a_{ij}^l) 是第 (i) 层第 (j) 个神经元的输出值。
- 分支定义 ：状态图分支是连接