模拟电路在现代电子系统中占据着至关重要的地位,广泛应用于通信、医疗、航空航天等众多领域。然而,模拟电路由于其自身的复杂性和元件参数的容差特性,极易发生软故障。软故障通常表现为元件参数的缓慢变化,不像硬故障那样会导致电路完全失效,但却会逐渐影响电路的性能,甚至引发严重的系统故障。因此,准确、高效地诊断模拟电路软故障具有重要的现实意义。模糊理论和神经网络作为两种强大的智能技术,将它们融合应用于模拟电路软故障诊断,能够充分发挥各自的优势,提高诊断的准确性和可靠性。
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