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模拟系统故障诊断课题是一个广泛研究的前沿课题之一，模拟电路的可靠性决定了电子设备系统的可靠性，其重要性不言而喻。 本文主要研究了容差模拟电路故障诊断的神经网络方法，主要目的是解决模拟故障诊断中的容差问题和减少诊断时间。本文提出了模拟电路故障诊断前向多层误差反传（BP）网络和自组织特征映射（SOFM）网络的算法实现方法。神经网络的联想记忆功能、容错性和鲁棒性以及很好的非线性映射能力，使这一诊断方法明显优于传统的诊断方法。本文对模拟故障诊断的有监督学习和无监督学习方法分别进行了研究，通过对实现过程的分析，对经典的学习算法进行深入研究，并提出若干改进。通过电路仿真表明，本文所提出的实现方法对具有容差的模拟电路进行了较准确的诊断，达到了预期的目的。