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《电力系统自动化》 2004年21期
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基于两层迭代聚类算法的RBFNN及在发电机诊断中的应用

万书亭  李和明  李永刚  
【摘要】:首先分析了传统的基于K均值聚类算法径向基函数神经网络(RBFNN)的缺点,即需要人为确定隐含层神经元数量,并且不同的初始化方法有不同的聚类结果和学习误差。然后提出了一种新的RBFNN算法——两层迭代聚类算法,能根据样本的分布情况自动计算RBFNN隐含层神经元数量、中心向量和宽度。将实测的 MJF-30-6型发电机正常运行、转子励磁绕组故障运行和定子绕组故障时定转子径向振动信号作为学习样本,运用文中所述算法与传统的RBFNN算法比较,结果表明,基于两层迭代聚类算法的RBFNN具有较小的学习误差。

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 刘杨华;李欣然;朱湘有;林舜江;刘友强;;灰色模糊聚类法用于配电网建设规模评估中的地区分类[J];电力系统自动化;2006年13期
2 刘忠;周建中;张勇传;邹敏;;基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断[J];电力系统自动化;2007年11期
3 陈江波;文习山;蓝磊;张博;;基于新径向基函数网络的变压器故障诊断法[J];高电压技术;2007年03期
4 陈勇强;刘开培;;一种基于径向基函数动态阈值模型的机组状态监测方法[J];中国电机工程学报;2007年26期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘忠;基于人工免疫系统的水电机组智能诊断方法研究[D];华中科技大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 张志华,郑南宁,郑海兵;径向基函数(RBF)神经网络的一种极大熵学习算法[J];计算机学报;2001年05期
2 欧海涛,张文渊,杨煜普,许晓鸣;高速公路交通流的RBF神经网络建模[J];上海交通大学学报;2000年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孙勇;李志民;张东升;于继来;;基于改进算法的模糊神经网络电力系统稳定器[J];电力自动化设备;2009年06期
2 杨欧;戴光智;;基于数字算法的印刷品缺陷特征的提取与分类方法研究[J];包装工程;2011年21期
3 朱赟,王行愚;RBF神经网络在股市趋势预测中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
4 李爱国,覃征;具有FIR突触的积单元神经网络预测时间序列[J];计算机研究与发展;2004年04期
5 撒元功,徐建闽;基于神经网络预测模型的高速公路递阶控制[J];暨南大学学报(自然科学与医学版);2002年05期
6 李爱国,覃征;滑动窗口二次自回归模型预测非线性时间序列[J];计算机学报;2004年07期
7 唐勇智;葛洪伟;;基于聚类的RBF-LBF串联神经网络学习算法[J];计算机应用;2007年12期
8 贾澎涛;何华灿;刘丽;孙涛;;时间序列数据挖掘综述[J];计算机应用研究;2007年11期
9 王冬丽,吕智林,何小阳,周彦;基于Matlab的高速公路交通流RBF神经网络建模[J];交通与计算机;2005年05期
10 温惠英;周玮明;;基于S型函数预处理的RBF神经网络交通流量预测[J];交通信息与安全;2009年04期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 刘昆;软计算方法在智能优化中的应用研究[D];浙江大学;2002年
2 蔺杰;数据融合的神经计算方法[D];浙江大学;2005年
3 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
4 吴明先;高速公路隧道集成化智能化监控技术与系统开发研究[D];长安大学;2004年
5 梁新荣;高速公路智能控制方法研究[D];华南理工大学;2005年
6 周大镯;多变量时间序列的聚类、相似查询与异常检测[D];天津大学;2009年
7 樊臻;彩色像景智能CAD关键技术研究[D];浙江大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 孟伟;雷达辐射源识别算法研究[D];西安电子科技大学;2002年
2 张兴兰;RBF神经网络理论及其在脱硫智能控制系统中的应用[D];重庆大学;2002年
3 吕琪;基于动态神经网络的交通事件检测算法[D];浙江大学;2003年
4 蔡海鹰;散货码头集散控制系统的容错控制[D];上海海运学院;2001年
5 徐建峰;基于数据仓库的分类分析研究[D];青岛大学;2003年
6 何宏;隧道测控系统研究[D];长安大学;2002年
7 马翔;大型火电厂锅炉燃烧系统建模及优化控制新方法的探讨[D];福州大学;2004年
8 刘国宏;基于人工神经网络的经济预测研究[D];天津大学;2005年
9 王冬丽;高速公路交通系统的神经网络预测控制[D];广西大学;2006年
10 周薇娜;基于神经网络的红外目标识别研究[D];上海海事大学;2006年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 肖小锋;蔡金燕;李文钊;;基于证据理论的多诊断智能体解的综合方法[J];兵工学报;2006年04期
2 慈建平,张卫民,那荣起,汤华;基于遗传算法的压缩机故障诊断[J];北京理工大学学报;2001年03期
3 孙辉,姜梅,陈继侠;灰色理论在中长期电力负荷预测中的应用研究[J];东北电力学院学报;1997年02期
4 杨廷勇,施冲;基于神经网络和专家系统的水电厂状态监测系统[J];水电自动化与大坝监测;2002年03期
5 瞿曌,赖旭,朱建林;水电机组在线状态监测和故障诊断网络化系统的设计与实现[J];电工技术学报;2005年03期
6 王善永,范文,钟敦美;基于状态监测的水电厂主设备检修计划决策系统[J];电力系统自动化;2001年16期
7 孙勇智,韦巍;基于人工免疫算法的电力系统最优潮流计算[J];电力系统自动化;2002年12期
8 鞠平,李靖霞;配电网模糊优化规划(Ⅰ)——模型与方法[J];电力系统自动化;2002年14期
9 李靖霞,鞠平;配电网模糊优化规划(Ⅱ)——算例与分析[J];电力系统自动化;2002年17期
10 万国成,任震,张勇军;配电网中容量电费定价方法[J];电力系统自动化;2002年18期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 张著洪;人工免疫系统中智能优化及免疫网络算法理论与应用研究[D];重庆大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 代开锋;基于特征的水电机组状态趋势预测[D];华中科技大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 程国平;张剑光;徐新;;企业免疫系统的应答机制研究[J];中国地质大学学报(社会科学版);2011年02期
2 李欣然;彭国荣;欧阳力;朱湘有;;地区电网建设规模评估系统的设计与实现[J];电气应用;2007年12期
3 彭兵;周建中;方仍存;向秀桥;张勇传;;基于开机过程信息融合的水电机组故障诊断方法[J];电力系统自动化;2008年13期
4 安学利;周建中;刘力;李清清;李超顺;;基于熵权理论和信息融合技术的水电机组振动故障诊断[J];电力系统自动化;2008年20期
5 欧阳力;李欣然;朱湘有;李培强;;基于.NET的地区电网建设规模评估系统[J];电力系统通信;2007年10期
6 卢志刚;马丽叶;;配电网经济运行评价指标体系的建立[J];电网技术;2011年03期
7 高昆仑;刘建明;徐茹枝;王宇飞;李怡康;;基于支持向量机和粒子群算法的信息网络安全态势复合预测模型[J];电网技术;2011年04期
8 伍志荣;陈江波;李璿;;特高压交流试验基地1000kV变压器选型及试验[J];高电压技术;2007年11期
9 熊浩;李卫国;宋伟;王勇;杨俊;李令;;概率聚类技术应用于变压器DGA数据故障诊断[J];高电压技术;2008年05期
10 廖瑞金;刘刚;杨丽君;孙会刚;冯运;唐超;;植物油与普通绝缘纸复合绝缘的老化特征研究[J];高电压技术;2008年09期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 汪楚娇;语义环境下提升机故障人工免疫诊断方法研究[D];中国矿业大学;2010年
2 刘忠;基于人工免疫系统的水电机组智能诊断方法研究[D];华中科技大学;2007年
3 彭兵;基于改进支持向量机和特征信息融合的水电机组故障诊断[D];华中科技大学;2008年
4 安学利;水力发电机组轴系振动特性及其故障诊断策略[D];华中科技大学;2009年
5 向秀桥;现代智能计算及其在水电机组故障诊断中的应用[D];华中科技大学;2009年
6 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年
7 陈舵;模糊聚类分析及其在电力变压器故障诊断中的应用研究[D];西安理工大学;2008年
8 李超顺;水电机组控制系统辨识及故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
9 陈文清;基于免疫机理的水泥生产工艺故障智能诊断方法研究[D];华中科技大学;2011年
10 朱江;非结构环境下的移动机器人认知与导航避障方法研究[D];湖南大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 高佳;邯郸市东部平原区水资源优化配置研究[D];河北工程大学;2009年
2 强艳辉;基于X-Y平台的力/位置智能控制研究[D];燕山大学;2009年
3 王飞;风电机组振动监测中运行工况分类方法研究[D];华北电力大学(北京);2010年
4 刘小龙;配电网运行经济性评价的研究[D];华北电力大学;2011年
5 栾林林;基于人工免疫算法的故障诊断方法研究[D];华东理工大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 李兴斯;一类不可微优化问题的有效解法[J];中国科学(A辑 数学 物理学 天文学 技术科学);1994年04期
2 李兴斯;非线性极大极小问题的一个有效解法[J];科学通报;1991年19期
3 王亦兵,韩曾晋,贺国光;城市高速公路交通控制综述[J];自动化学报;1998年04期
4 冯蔚东,贺国光,刘豹;交通流理论评述[J];系统工程学报;1998年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 曹伟;张胜江;魏光辉;;基于RBF神经网络的农田土壤含盐量预测[J];新疆水利;2009年05期
2 刘先珊,佘成学,张立君;RBFNN模型在渗透系数反演中的应用[J];岩土力学;2003年06期
3 姜惠兰;刘文良;孟庆强;张柳;;配电网线损计算径向基函数神经网络方法[J];自动化学报;2007年03期
4 姜惠兰,刘飞,杨维,徐建强;基于RBFNN的高压输电线路故障诊断[J];电工电能新技术;2004年04期
5 张彩虹,王春才,颜雁;医保决策支持系统中的聚类算法[J];长春理工大学学报;2004年04期
6 何明;冯博琴;马兆丰;傅向华;;一种基于高斯混合模型的无监督粗糙聚类方法[J];哈尔滨工业大学学报;2006年02期
7 林敬茂;李志华;;聚类算法在机电系统稳定性检测中的应用[J];机电工程;2007年02期
8 袁吉也;窦春霞;;锅炉给水系统聚类自适应模糊控制器的设计[J];电气传动;2007年04期
9 王宇;李晓利;;核k-凝聚聚类算法[J];大连理工大学学报;2007年05期
10 钱晓东;王煜;王化祥;;基于遗传算法的ART2神经网络数据集优化[J];天津大学学报;2007年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 魏昕路;洪志令;姜青山;;一种基于样本缩减策略的新窗口式聚类算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
2 王守强;朱大铭;史士英;;基于输入点集求解k-Means聚类算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 李政涛;夏树倩;王大玲;冯时;张一飞;;一种基于语义引力及密度分布的聚类算法[A];第六届全国信息检索学术会议论文集[C];2010年
4 吴继兵;李心科;;基于分治融合的混合属性数据聚类算法研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(下册)[C];2009年
5 李世峰;黄磊;刘昌平;;几种聚类方法的比较[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
6 刘洋;江志纲;丁增喜;王大玲;鲍玉斌;于戈;;一种基于图的聚类算法GB-Cluster[A];第十九届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2002年
7 邓敏;刘启亮;李光强;程涛;;一种基于场模型的空间聚类算法[A];现代测量技术与地理信息系统科技创新及产业发展研讨会论文集[C];2009年
8 逯波;王国仁;;一种有效的半监督视频镜头聚类算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2009年
9 刘强;林世平;;基于蚁群聚类算法的中文本体学习[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
10 余琳;邓玲;;常见聚类算法的比较以及DSS系统中的应用[A];湖北省通信学会、武汉通信学会2009年学术年会论文集[C];2009年
中国重要报纸全文数据库 前5条
1 ;视频数据中挖“宝”[N];计算机世界;2002年
2 张骞;大庆物探公司加大关键技术攻关力度[N];中国矿业报;2004年
3 本报记者 赵凤华 通讯员 戴世勇 陶春明;本科生登上全国学术会议讲坛[N];科技日报;2008年
4 本报记者 于翔;多元管理防范金融风险[N];网络世界;2010年
5 记者 郑千里;高精度双权值突触神经元计算机通过验收[N];科技日报;2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 万淼;基于群智能和随机索引的网络聚类算法研究[D];北京邮电大学;2011年
2 刘位龙;面向不确定性数据的聚类算法研究[D];山东师范大学;2011年
3 管仁初;半监督聚类算法的研究与应用[D];吉林大学;2010年
4 叶镇清;自适应聚类算法挖掘网络模块结构及其在酵母蛋白作用网络中的应用[D];浙江大学;2008年
5 张鸿雁;基于DNA计算的聚类算法研究[D];山东师范大学;2011年
6 曹付元;面向分类数据的聚类算法研究[D];山西大学;2010年
7 孙鹏岗;聚类算法研究及其在网络模块性分析中的应用[D];西安电子科技大学;2011年
8 梅娟;复杂生物网络聚类分析方法[D];江南大学;2010年
9 潘鸿飞;形状特征描述及聚类算法研究[D];安徽大学;2011年
10 姜自武;样条函数与径向基函数的若干研究[D];大连理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 夏妍妍;基于RBF神经网络的语音识别方法的应用研究[D];大连海事大学;2008年
2 贺振武;基于RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究[D];太原科技大学;2011年
3 周静;基于局部泛化误差模型的RBFNN的启发式训练方法[D];河北大学;2010年
4 卜德云;自适应谱聚类算法的研究与应用[D];南京航空航天大学;2010年
5 石洪竺;量子进化聚类算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
6 温程;并行聚类算法在MapReduce上的实现[D];浙江大学;2011年
7 张珠玉;聚类算法及其在日志数据处理中的应用研究[D];山东师范大学;2011年
8 叶冲轶;高维海量数据联合聚类算法的研究与应用[D];浙江工商大学;2010年
9 姚毓凯;一种有效的自适应网格密度聚类算法研究[D];兰州大学;2011年
10 王帆;基于优化目标可调控的免疫聚类算法的研究[D];太原理工大学;2010年
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