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将模糊理论和神经网络结合起来用于模拟电路的故障诊断是一种有效的方法。首先测得模拟电路在故障状态和正常状态时各测试节点的电压值，并对其电压偏差值模糊化，从而求得不同故障状态下各测试节点的电压偏差值所对应的隶属度；其次，以各测试节点的隶属度和所对应的故障类型作为训练神经网络的样本，来建立从故障特征到故障类型的非线性函数；最后，将该方法用于视频放大电路的故障诊断。仿真结果验证了该方法的有效性。