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近年来，随着数模混合电路规模和复杂性的增加，特别是在航空、航天、军事国防等应用领域，其可靠性受到越来越多的关注。故障诊断作为维护电路可靠性的重要手段，成为了研究热点。BP（ Back Propagation）神经网络在数学理论上已证明具有实现绝大多数复杂非线性映射的功能，这使得它对诊断实际中建模困难的复杂系统，特别是大规模混合电路，具有独特优势。
传统BP神经网络的应用是直接对整个电路建立BP网络，建立该网络的过程简单明了，适用于简单线性电路的故障诊断。在对大规模电路进行分析时，所建立的网络过大，易导致训练数据庞大、训练时间过长、计算量大以及对故障传播考虑欠缺等问题，从而造成故障定位准确率低。本文提出了基于故障传播的模块化BP神经网络（Modularized BP neural network based on Fault Propagation，MBPFP）故降定位方法，对大规模电路进行模块划分，分析并“分割”子电路模块间的故障传播关系，进而利用基于电路仿真建立的模块化异常检测模型和BP神经网络模型进行故障定位，使定位的准确率得到明显提升。
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