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《湖南电力》 2004年05期
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自适应遗传算法在变压器超高频局放模式识别中的应用

王海跃  王国利  
【摘要】:采用自适应遗传算法 ( AGA)作为神经网络的学习算法 ,对实验室中变压器超高频局部放电自动识别系统检测到的 5种放电类型进行了模式识别。实验结果表明 ,AGA神经网络解决了 BP神经网络对初始权值敏感、收敛速度慢和容易局部收敛的问题 ,具有较高的识别率和较强的推广能力 ,可以很好的应用于变压器超高频局部放电的模式识别中
【作者单位】湖南长沙电业局 清华大学深圳研究院
【分类号】:TM76

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【共引文献】
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4 王国利,郑毅,沈嵩,郝艳捧,李彦明;AGA-BP神经网络用于变压器超高频局部放电模式识别[J];电工电能新技术;2003年02期
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6 田质广,孟宪尧,张慧芬;模糊B样条神经网络在变压器超高频局部放电模式识别中的应用[J];电子技术应用;2004年10期
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8 王国利,袁鹏,单平,郝艳捧,李彦明,王琨,张建刚;变压器典型局放模型超高频放电信号分析[J];高电压技术;2002年11期
9 王国利,单平,袁鹏,郝艳捧,李彦明,郑毅;变压器局部放电超高频电磁波的传播特性[J];高电压技术;2002年12期
10 殷录民,张慧芬;神经网络在变压器超高频局部放电模式识别中的应用[J];山东大学学报(工学版);2004年03期
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