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近年來，隨著數模混合電路規模和復雜性的增加，特別是在航空、航天、軍事國防等應用領域，其可靠性受到越來越多的關注。故障診斷作為維護電路可靠性的重要手段，成為了研究熱點。BP（ Back Propagation）神經網絡在數學理論上已證明具有實現絕大多數復雜非線性映射的功能，這使得它對診斷實際中建模困難的復雜系統，特別是大規模混合電路，具有獨特優勢。
傳統BP神經網絡的應用是直接對整個電路建立BP網絡，建立該網絡的過程簡單明了，適用于簡單線性電路的故障診斷。在對大規模電路進行分析時，所建立的網絡過大，易導致訓練數據龐大、訓練時間過長、計算量大以及對故障傳播考慮欠缺等問題，從而造成故障定位準確率低。本文提出了基于故障傳播的模塊化BP神經網絡（Modularized BP neural network based on Fault Propagation，MBPFP）故降定位方法，對大規模電路進行模塊劃分，分析并“分割”子電路模塊間的故障傳播關系，進而利用基于電路仿真建立的模塊化異常檢測模型和BP神經網絡模型進行故障定位，使定位的準確率得到明顯提升。
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