小生境遗传算法的模糊识别在局放中的应用

被引：4

作者：

张寒

文习山

邓维

机构：

[1] 武汉大学电气工程学院,武汉大学电气工程学院,武汉大学电气工程学院武汉,武汉,武汉

来源：

高电压技术 | 2005年 / 06期

关键词：

局部放电; 模糊神经网络; 小生境遗传算法;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2005.06.006

中图分类号：

TM85 [高电压绝缘技术]; TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

080803 ; 0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

为解决BP模糊神经网络(FNN)在绝缘内部缺陷的局部放电识别中存在收敛速度慢、陷于局部极小值及常规的遗传算法(GA)处理多输入、多输出网络时易出现“早熟”现象等问题,采用了通过共享函数技术和拥挤技术来维持种群多样性的小生境遗传算法(NGA)识别局部放电。以NGA训练的模糊网络模型,在收敛速度、寻优能力和辨别效果方面均优于BP、GA算法下的模型,符合缺陷识别的工程需要。

引用

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共 12 条

[1] 用于局部放电图象识别的统计特征研究 [J].