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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
被引量：
5
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作者
万书亭
李和明
李永刚
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2004年第21期65-68,共4页
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...
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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关键词
故障诊断
发电机
径向基函数神经网络(RBFNN)
两层迭代聚类算法
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职称材料
题名
基于两层迭代聚类算法的RBFNN及在发电机诊断中的应用
被引量：
5
1
作者
万书亭
李和明
李永刚
机构
华北电力大学机械工程学院
华北电力大学电气工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2004年第21期65-68,共4页
文摘
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。
关键词
故障诊断
发电机
径向基函数神经网络(RBFNN)
两层迭代聚类算法
Keywords
fault diagnosis
generator
radial basis function neural network (RBFNN)
two levels iteration cluster algorithm
分类号
TM307 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2004
5
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