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基于S变换和弹性神经网络的电能质量扰动分类
1
作者
赵强强
余健明
+1 位作者
范广伟
陈仕锟
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2010年第4期468-472,共5页
提出了基于S变换和弹性BP神经网络结构(RPROP)的电能质量扰动自动分类方法。通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰动信号时频特征量的输出,并确定特征量的最优组合来增加弹性BP神经网络分类的精度。同时研究了在...
提出了基于S变换和弹性BP神经网络结构(RPROP)的电能质量扰动自动分类方法。通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰动信号时频特征量的输出,并确定特征量的最优组合来增加弹性BP神经网络分类的精度。同时研究了在不同噪声条件下弹性BP神经网络分类的敏感度。测试结果显示,该方法能有效地对电能质量扰动信号进行分类。
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关键词
电能质量扰动
S变换
特征量提取
神经网络
弹性反向传播
分类
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职称材料
题名
基于S变换和弹性神经网络的电能质量扰动分类
1
作者
赵强强
余健明
范广伟
陈仕锟
机构
西安理工大学自动化与信息工程学院
出处
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2010年第4期468-472,共5页
文摘
提出了基于S变换和弹性BP神经网络结构(RPROP)的电能质量扰动自动分类方法。通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰动信号时频特征量的输出,并确定特征量的最优组合来增加弹性BP神经网络分类的精度。同时研究了在不同噪声条件下弹性BP神经网络分类的敏感度。测试结果显示,该方法能有效地对电能质量扰动信号进行分类。
关键词
电能质量扰动
S变换
特征量提取
神经网络
弹性反向传播
分类
Keywords
power quality disturbances
S-transform
feature extraction
neural-network
resilient back propagation
classification
分类号
TN759 [电子电信—电路与系统]
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作者
出处
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1
基于S变换和弹性神经网络的电能质量扰动分类
赵强强
余健明
范广伟
陈仕锟
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2010
0
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