En respuesta a las limitaciones impuestas por la interferencia de ruido en entornos complejos y el enfoque estrecho de los métodos de diagnóstico existentes para fallas en circuitos de vía sin juntas, se propone un enfoque innovador en este estudio. Involucra la aplicación de la transformada wavelet continua (CWT) para el preprocesamiento de la señal, junto con la integración de una red de creencias profundas (DBN) y un algoritmo genético (GA) para mejorar el modelo de máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LSSVM) para el diagnóstico inteligente de fallas en tiempo-frecuencia.