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组合神经网络模型中典型训练样本集的选取
被引:15
作者
:
钱政
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机构:
西安交通大学!西安
钱政
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杨莉
严璋
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机构:
西安交通大学!西安
严璋
机构
:
[1]
西安交通大学!西安
[2]
不详
来源
:
高电压技术
|
1999年
/ 04期
关键词
:
电力变压器;
故障诊断;
神经网络;
多元统计;
D O I
:
10.13336/j.1003-6520.hve.1999.04.001
中图分类号
:
TM4 [变压器、变流器及电抗器];
学科分类号
:
080801 ;
摘要
:
以变压器油中溶解气体含量的分析结果为基础,利用人工神经网络技术可比较有效地解决电力变压器的故障诊断问题。本文引入一个组合神经网络模型以实现对变压器绝缘故障的多分辨识别,并在此基础上结合多元统计分析技术初步实现了组合神经网络模型中训练样本集的典型性筛选,仿真结果也显示出所提方法的有效性。
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