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用于磁化曲线拟合的高精度混合型径向基函数神经网络
被引量：
11
1
作者
李贵存
刘万顺
+3 位作者
宫德锋
藤林
王剑
邓慧琼
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2001年第12期18-21,25,共5页
铁磁材料的主磁滞回环是强非线性函数 ,其精确拟合是电力系统暂态仿真中的一个重要课题 ,应用人工神经网络对其进行模拟是一种新尝试。作者针对前馈神经网络的反向传播 BP学习算法收敛速度慢和径向基函数 (RBF)神经网络在拟合中光滑性 ...
铁磁材料的主磁滞回环是强非线性函数 ,其精确拟合是电力系统暂态仿真中的一个重要课题 ,应用人工神经网络对其进行模拟是一种新尝试。作者针对前馈神经网络的反向传播 BP学习算法收敛速度慢和径向基函数 (RBF)神经网络在拟合中光滑性 (内插和外推能力 )差的缺点 ,提出了一种新型的混合型径向基函数神经网络 ,有效地克服了 BP神经网络和普通径向基函数神经网络在铁磁材料主磁滞回环拟合方面的缺点 ,实际应用获得满意结果。
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关键词
电力系统
暂态仿真
磁化曲线拟合
混合型径向基函数
神经网络
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职称材料
题名
用于磁化曲线拟合的高精度混合型径向基函数神经网络
被引量：
11
1
作者
李贵存
刘万顺
宫德锋
藤林
王剑
邓慧琼
机构
华北电力大学四方研究所
肥城电业局
山东工业大学电力学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2001年第12期18-21,25,共5页
文摘
铁磁材料的主磁滞回环是强非线性函数 ,其精确拟合是电力系统暂态仿真中的一个重要课题 ,应用人工神经网络对其进行模拟是一种新尝试。作者针对前馈神经网络的反向传播 BP学习算法收敛速度慢和径向基函数 (RBF)神经网络在拟合中光滑性 (内插和外推能力 )差的缺点 ,提出了一种新型的混合型径向基函数神经网络 ,有效地克服了 BP神经网络和普通径向基函数神经网络在铁磁材料主磁滞回环拟合方面的缺点 ,实际应用获得满意结果。
关键词
电力系统
暂态仿真
磁化曲线拟合
混合型径向基函数
神经网络
Keywords
non linearity
back propagation neural network
radial basis function neural network
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于磁化曲线拟合的高精度混合型径向基函数神经网络
李贵存
刘万顺
宫德锋
藤林
王剑
邓慧琼
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2001
11
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职称材料
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