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模拟电路故障诊断的发展现状与展望 被引量：58
1
作者 黄洁 何怡刚 《微电子学》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期21-25,共5页
　阐述了模拟电路故障诊断的意义,介绍了模拟电路故障诊断的发展现状,以及应用神经网络、模糊理论和小波分析后发展的趋势。分析了存在的问题,并提出了解决方法。
关键词 模拟电路 故障诊断 发展现状 神经网络 模糊理论 小波分析
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模拟电路软故障诊断的研究 被引量：69
2
作者 杨士元 胡梅 王红 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第1期1-8,共8页
分析了模拟电路软故障诊断的重要性及现有的各种软故障诊断方法。对模拟电路软故障诊断字典法中基于支路屏蔽原理、电路参数随元件参数变化轨迹、节点电压灵敏度序列守恒定理和节点电压增量关系方程的四个研究方向各自的基本原理和优缺... 分析了模拟电路软故障诊断的重要性及现有的各种软故障诊断方法。对模拟电路软故障诊断字典法中基于支路屏蔽原理、电路参数随元件参数变化轨迹、节点电压灵敏度序列守恒定理和节点电压增量关系方程的四个研究方向各自的基本原理和优缺点进行了探讨;介绍了基于神经网络,结合模糊理论、小波变换的现代模拟电路软故障诊断的两个方向的研究现状;同时从通用的软故障诊断方法、大规模模拟电路的诊断策略和数模混合集成电路的诊断需求三方面指出了模拟电路软故障诊断的发展趋势和亟待解决的问题。 展开更多
关键词 模拟电路 软故障诊断 故障字典法 节点电压增量关系方程 模糊神经网络 小波神经网络 网络撕裂法
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模拟电路实现的神经元自适应谐波电流检测方法 被引量：37
3
作者 王群 谢品芳 +1 位作者 吴宁 苏向丰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期42-46,共5页
通过对有源电力滤波器神经元自适应谐波电流检测方法的探讨，提出了一种模拟电路实现方案。用ＰＳＰＩＣＥ电路仿真软件对所提出的模拟电路做了计算机仿真，并进行了实验研究。仿真和实验结果进一步验证了该方法的有效性。
关键词 有源电力滤波器 谐波电流 检测 模拟电路 神经元
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RBF-SVM的核参数选择方法及其在故障诊断中的应用 被引量：63
4
作者 周绍磊 廖剑 史贤俊 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第3期240-246,共7页
基于核理论的SVM中,RBF核函数应用最广,是一个普适的核函数,但其参数的选择却没有固定方法。鉴于此,本文首先分析了现有核函数参数优选算法的不足;然后在SVM网络结构分类原理的基础上提出了基于数据最大方差-关联度准则的核参数选择算法... 基于核理论的SVM中,RBF核函数应用最广,是一个普适的核函数,但其参数的选择却没有固定方法。鉴于此,本文首先分析了现有核函数参数优选算法的不足;然后在SVM网络结构分类原理的基础上提出了基于数据最大方差-关联度准则的核参数选择算法,并结合粒子群算法建立了RBF核参数的自动优选流程。将其用于模拟电路故障诊断实验,证明了所提方法具有参数选择准确、简单快速等优点,优选得到的核参数提高了故障诊断率。 展开更多
关键词 支持向量机 参数选择 粒子群算法 模拟电路 故障诊断
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基于自适应线性神经元网络的三相畸变电流检测方法及实现 被引量：42
5
作者 高大威 孙孝瑞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期49-52,共4页
文章基于自适应线性神经元网络 ,给出了一种可在三相不对称非线性负载情况下用于有源电力滤波器的畸变电流检测方法 ,该方法具有实时、准确、能自适应跟踪负载电流的变化等特点。并针对所给出的方法用模拟电路加以实现。计算机仿真和实... 文章基于自适应线性神经元网络 ,给出了一种可在三相不对称非线性负载情况下用于有源电力滤波器的畸变电流检测方法 ,该方法具有实时、准确、能自适应跟踪负载电流的变化等特点。并针对所给出的方法用模拟电路加以实现。计算机仿真和实验结果证实了该方法及所提出模拟电路的可行性。 展开更多
关键词 三相畸变电流 检测 神经元网络 有源电力滤波器 自适应
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基于优选小波包和ELM的模拟电路故障诊断 被引量：58
6
作者 何星 王宏力 +1 位作者 陆敬辉 姜伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2614-2619,共6页
为提高模拟电路故障特征提取的有效性以及实现对故障模式的准确分类,提出了一种优选小波包和极端学习机相结合的模拟电路故障诊断新方法。为获取最优故障特征,提出了特征偏离度的概念,可作为评价小波包变换在不同小波基函数下获取的故... 为提高模拟电路故障特征提取的有效性以及实现对故障模式的准确分类,提出了一种优选小波包和极端学习机相结合的模拟电路故障诊断新方法。为获取最优故障特征,提出了特征偏离度的概念,可作为评价小波包变换在不同小波基函数下获取的故障特征的一种测度,可据此选择特征偏离度最大的小波基进行故障特征提取;在此基础上,引入极端学习机对故障进行分类识别,并将诊断结果与目前几种主要神经网络方法进行了比较。仿真实验结果表明:利用优选小波包提取的最优故障特征能够得到更高的诊断精度,而极端学习机在测试时间和诊断精度上都优于其他3种神经网络方法,能够在不到1 ms时间内实现94.44%的诊断精度,说明了所提方法在模拟电路故障诊断中的有效性。 展开更多
关键词 小波包变换 极端学习机 模拟电路 故障诊断 特征偏离度
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模拟电路的融合智能故障诊断 被引量：39
7
作者 彭敏放 何怡刚 +1 位作者 王耀南 贺建飚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期19-24,共6页
提出了一种基于遗传算法、神经网络、模糊集理论与数据融合技术相结合的模拟电路故障诊断新方法。该法使用多类电路测试数据来解决由于测试节点不足而带来的故障信息欠缺等问题,采用遗传算法来优化BP网络的结构与初始权值分布。对每类... 提出了一种基于遗传算法、神经网络、模糊集理论与数据融合技术相结合的模拟电路故障诊断新方法。该法使用多类电路测试数据来解决由于测试节点不足而带来的故障信息欠缺等问题,采用遗传算法来优化BP网络的结构与初始权值分布。对每类测试信息各用一个独立的所提遗传神经网络进行初步诊断,得到基于各类测试信息的被诊断电路属于不同故障状态的可能性。在充分考虑每个神经网络输出信息重要程度的基础上,采用模糊积分融合方法进行决策融合。文中研究了其故障特征提取、样本选择、诊断系统结构、学习算法及其综合决策方法,并通过电路诊断实例,阐述了该方法的具体实现,验证了所提方法的鲁棒性。诊断结果表明:所提方法对容差模拟电路的多故障与单故障诊断均适用,故障定位准确率高。 展开更多
关键词 故障定位 神经网络 遗传算法 模糊集理论 数据融合 模拟电路
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基于小波包变换预处理的模拟电路故障诊断方法 被引量：29
8
作者 王淑娟 陈博 赵国良 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期118-122,共5页
阐述了利用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法 ,并在此基础上提出了一种新的改进方法———基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法。这两种方法对于模拟电路故障诊断都是有效的。但是 ,由于基于小波包变换预处理的神经网络故障字... 阐述了利用神经网络进行模拟电路故障诊断的方法 ,并在此基础上提出了一种新的改进方法———基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法。这两种方法对于模拟电路故障诊断都是有效的。但是 ,由于基于小波包变换预处理的神经网络故障字典法利用小波包对电路的输出样本进行了预处理 ,所以它比直接采用神经网络故障字典法进行故障诊断所用的神经网络规模小 ,收敛速度快。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 神经网络 小波包变换
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基于小波包能量谱和NPE的模拟电路故障诊断 被引量：42
9
作者 孙健 王成华 杜庆波 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2021-2027,共7页
提出采用小波包能量谱和邻域保持嵌入作为预处理实行特征提取的模拟电路故障诊断方法。该方法对采集到的故障响应信号进行小波包分解,将不同频带内的能量作为故障特征值,然后利用邻域保持嵌入算法进一步提取故障特征,最后将所得到的最... 提出采用小波包能量谱和邻域保持嵌入作为预处理实行特征提取的模拟电路故障诊断方法。该方法对采集到的故障响应信号进行小波包分解,将不同频带内的能量作为故障特征值,然后利用邻域保持嵌入算法进一步提取故障特征,最后将所得到的最优故障特征输入支持向量机进行故障诊断。仿真结果表明,提出的故障特征提取方法能很好地反映故障响应信号的本质特征,不仅表现出了比其他特征提取方法更好的性能,而且最后的故障诊断中也获得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 特征提取 小波包能量谱 邻域保持嵌入 支持向量机
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改进粒子群算法优化的SVM模拟电路故障诊断 被引量：39
10
作者 梅恒荣 殷礼胜 +6 位作者 刘冬梅 何怡刚 袁莉芬 赵丽欣 陈鹏 赵蓓蕾 任帅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第8期1239-1246,共8页
针对粒子群(PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数存在容易陷入局部最优的问题,通过引入新的动态惯性权重、全局邻域搜索、收缩因子和遗传算法中的变异操作,提出了一种基于改进粒子群(IPSO)算法优化SVM参数(IPSO-SVM)的改进型分类器。采用UC... 针对粒子群(PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数存在容易陷入局部最优的问题,通过引入新的动态惯性权重、全局邻域搜索、收缩因子和遗传算法中的变异操作,提出了一种基于改进粒子群(IPSO)算法优化SVM参数(IPSO-SVM)的改进型分类器。采用UCI机器学习库中的公共数据集Iris、Wine和seeds来测试其分类效果,结果表明IPSO-SVM分类器在分类准确率和分类时间上优于GS-SVM、AFSA-SVM、GA-SVM和PSO-SVM分类器。最后,将IPSO-SVM分类器应用于Sallen-Key带通滤波器、四运放双二次高通滤波器及非线性整流电路的故障诊断中,结果表明IPSO-SVM分类器具有较强的全局收敛能力和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 支持向量机 改进粒子群算法 模拟电路 故障诊断
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模拟电路统一软故障诊断的研究 被引量：38
11
作者 胡梅 胡列峰 明德祥 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第11期1060-1066,共7页
在模拟电路故障诊断的诸多方法中,模拟电路统一软故障诊断方法成为新的研究热点。从模拟电路统一软故障诊断方法的提出,到模拟电路统一软故障诊断方法的改进,将其与基于多种方法融合的模拟电路软故障诊断方法做了比较。最后重点分析了... 在模拟电路故障诊断的诸多方法中,模拟电路统一软故障诊断方法成为新的研究热点。从模拟电路统一软故障诊断方法的提出,到模拟电路统一软故障诊断方法的改进,将其与基于多种方法融合的模拟电路软故障诊断方法做了比较。最后重点分析了模拟电路统一软故障诊断的研究现状和存在的不足,基于实用化的角度,从统一的模拟电路故障诊断的功能模块划分原则和方法、通用的模拟电路故障可诊断性分析方法、通用的模拟电路模块化分级诊断软故障诊断方法、统一的诊断效果评估指标4个方面指出了模拟电路统一软故障诊断的发展趋势。 展开更多
关键词 模拟电路 统一软故障诊断 SBT SAT 可诊断性分析
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基于支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断 被引量：34
12
作者 马超 陈西宏 +1 位作者 徐宇亮 姚懿玲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期660-666,共7页
针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法。首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然... 针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法。首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然后在结合混沌优化产生初始信息素分布和进行混沌扰动的基础上,设计求解最小集合覆盖问题的混沌蚁群算法;最后给出基于属性约简集成的模拟电路故障诊断模型。用双二次滤波电路对算法进行验证,取得97.8%的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,结果显示了本文方法的优越性。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 支持向量机集成 属性约简 混沌蚁群优化算法 集合覆盖
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基于提升小波变换和SVM的模拟电路故障诊断 被引量：36
13
作者 宋国明 王厚军 +1 位作者 刘红 姜书艳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第1期17-22,共6页
故障特征提取和分类器设计是模拟电路故障诊断的两个重要环节,为了提高模拟电路故障辨识的准确率,提出了提升小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法。根据提升小波变换的原理,提取被测电路单脉冲响应信号的小波系数构成故障特征,建... 故障特征提取和分类器设计是模拟电路故障诊断的两个重要环节,为了提高模拟电路故障辨识的准确率,提出了提升小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法。根据提升小波变换的原理,提取被测电路单脉冲响应信号的小波系数构成故障特征,建立以支持向量机为分类器的故障诊断系统。该方法对两个滤波器电路的故障诊断取得了满意的效果,在故障模式较多的情况下故障分类的精度达到了99%以上,优于传统的小波方法。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 提升小波变换 支持向量机
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基于小波神经网络的模拟电路故障诊断 被引量：29
14
作者 金瑜 陈光福 刘红 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1600-1604,共5页
本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据,解决了传... 本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据,解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断,结果发现,小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快,而且有效地避免了局部最小值问题。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 小波神经网络 多分辨分析
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基于mRMR原则和优化SVM的模拟电路故障诊断 被引量：35
15
作者 孙健 王成华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期221-226,共6页
为了解决模拟电路故障诊断中有效特征提取困难和提高故障诊断的准确率,提出了一种基于最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)原则和优化支持向量机(support vector machine,SVM)的模拟电路故障诊断新方法。该方... 为了解决模拟电路故障诊断中有效特征提取困难和提高故障诊断的准确率,提出了一种基于最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)原则和优化支持向量机(support vector machine,SVM)的模拟电路故障诊断新方法。该方法利用mRMR原则对待诊断电路响应信号进行特征提取,将得到的最优故障特征输入SVM进行故障分类识别,并用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化SVM的核参数,避免参数选择的盲目性,提高模型的诊断精度。实验结果表明该方法是有效的,提高了模拟电路故障诊断精度。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 特征提取 最小冗余最大相关 支持向量机 参数优化
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基于支持向量机集成的模拟电路故障诊断 被引量：30
16
作者 唐静远 师奕兵 张伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1216-1220,共5页
为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。首先,该方法对采集信号进行Haar小波变换,提取1～5层小波变换的每层第1个低频系数构成特征集。然后将特征集输入集成... 为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。首先,该方法对采集信号进行Haar小波变换,提取1～5层小波变换的每层第1个低频系数构成特征集。然后将特征集输入集成支持向量机,实现对不同故障类型进行识别。将该方法应用于Sallen-Key带通和4运放双二次高通滤波电路进行故障诊断实验,结果表明,该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和集成K-NN分类器有更好的分类和泛化性能,故障诊断准确率更高。 展开更多
关键词 支持向量机集成 ADABOOST算法 模拟电路 故障诊断
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基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断 被引量：31
17
作者 孙永奎 陈光 李辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2105-2109,共5页
为了降低模拟电路参数故障的测试难度,提出了基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断的新方法,该方法对电路故障响应进行小波分解提取最优故障特征,母小波的选择是根据被测电路的正常响应和故障响应小波系数之差的最大均方根原则,... 为了降低模拟电路参数故障的测试难度,提出了基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断的新方法,该方法对电路故障响应进行小波分解提取最优故障特征,母小波的选择是根据被测电路的正常响应和故障响应小波系数之差的最大均方根原则,并引入支持向量机对故障进行分类识别。小波分解具有自适应性,支持向量机结构简单,泛化能力强。实验结果证明了所提的基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断方法是有效的,其故障诊断率大于96.8%。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 自适应小波分解 支持向量机
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基于小波包优选的模拟电路故障特征提取方法 被引量：32
18
作者 袁莉芬 孙业胜 +2 位作者 何怡刚 张悦 吕密 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期158-165,共8页
小波包变换在模拟电路故障特征提取中应用极广,但小波包基函数直接影响故障特征提取的性能。该文给出了小波包频带能量熵的定义,并结合频带能量熵方差,提出一种基于频带能量熵的小波包优选方法。为验证方法的有效性,采用不同的小波包基... 小波包变换在模拟电路故障特征提取中应用极广,但小波包基函数直接影响故障特征提取的性能。该文给出了小波包频带能量熵的定义,并结合频带能量熵方差,提出一种基于频带能量熵的小波包优选方法。为验证方法的有效性,采用不同的小波包基函数进行实验研究,对待测模拟电路应用小波包变换完成故障特征提取,引入支持向量机验证故障特征的可识别程度。实验结果表明,利用优选小波包基提取的故障特征具有更好的区分度,说明了该算法选取小波包基函数的有效性。 展开更多
关键词 小波包基函数 频带能量熵 模拟电路 特征提取
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基于DBN特征提取的模拟电路早期故障诊断方法 被引量：32
19
作者 张朝龙 何怡刚 杜博伦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期112-119,共8页
针对当前模拟电路早期故障诊断中特征提取方法的不足,提出了应用深度置信网络(deep belief network,DBN)进行特征提取的方法。利用混沌粒子群优化算法,对DBN中受限玻尔兹曼机的学习率开展优化,进一步提升特征提取的性能。相比于其他常... 针对当前模拟电路早期故障诊断中特征提取方法的不足,提出了应用深度置信网络(deep belief network,DBN)进行特征提取的方法。利用混沌粒子群优化算法,对DBN中受限玻尔兹曼机的学习率开展优化,进一步提升特征提取的性能。相比于其他常用的特征提取方法,提出的DBN特征提取方法可提取出早期故障深度和本质的特征,且具有相同的故障聚集程度高、不同故障的分离能力极为明显的特点。应用二级四运放双二阶低通滤波器仿真电路和Sallen-Key带通滤波器电路板进行早期故障诊断实验,得到的故障诊断正确率分别为98.13%和100%。 展开更多
关键词 模拟电路 早期故障诊断 深度置信网络 特征提取 混沌粒子群优化
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基于蝙蝠算法优化ELM的模拟电路故障诊断研究 被引量：28
20
作者 陈绍炜 柳光峰 +1 位作者 冶帅 黄登山 《电子测量技术》 2015年第2期138-141,共4页
极限学习机(extreme learning machine,ELM)具有学习速度快、测试精度高的优点。近年来被广泛用于模式识别和故障诊断等领域,但是ELM固有的随机性对其泛化性能和精度有很大的影响。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)是一种新型的智能优化算法... 极限学习机(extreme learning machine,ELM)具有学习速度快、测试精度高的优点。近年来被广泛用于模式识别和故障诊断等领域,但是ELM固有的随机性对其泛化性能和精度有很大的影响。蝙蝠算法(bat algorithm,BA)是一种新型的智能优化算法,具有良好的全局搜索能力。将蝙蝠算法引入到极限学习机输入权值和阈值的优化中,有机结合2种算法的优点,建立了基于蝙蝠算法优化极限学习机的故障模型,以带通滤波器作为测试电路,并和ELM、DE-ELM、SAE-ELM进行对比,仿真和实验结果表明蝙蝠算法有效地改善了ELM网络的诊断精度和泛化能力。 展开更多
关键词 极限学习机 蝙蝠算法 故障诊断 模拟电路
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