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基于粗糙集和RBF神经网络的变压器故障诊断方法研究
被引量：
32
1
作者
杨志超
张成龙
+3 位作者
吴奕
安薇薇
朱海兵
龚灯才
《电测与仪表》
北大核心
2014年第21期34-39,共6页
针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后...
针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。
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关键词
变压器
故障诊断
粗糙集
RBF神经网络
信息熵
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职称材料
题名
基于粗糙集和RBF神经网络的变压器故障诊断方法研究
被引量：
32
1
作者
杨志超
张成龙
吴奕
安薇薇
朱海兵
龚灯才
机构
南京工程学院电力工程学院
江苏省
高校
"
配电网
智能
技术与
装备
"
协同
创新
中心
国网
江苏省
电力公司
国网南通供电公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2014年第21期34-39,共6页
基金
江苏省高校自然科学研究基金面上项目(13KJB470006)
江苏省电力公司2014年科技项目(J2014090)
江苏省电力公司2015年科技项目
文摘
针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题,提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析,建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法,进行数据挖掘,寻找最小约简;以处理后的数据集合作为训练样本,采用高斯函数作为径向基函数,分别求解方差及各层权值,建立变压器故障诊断模型。通过测试对比,此算法虽然略微降低诊断正确率,但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强,对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。
关键词
变压器
故障诊断
粗糙集
RBF神经网络
信息熵
Keywords
RBF neural network
rough set
information entropy
transformer fault diagnosis
分类号
TM407 [电气工程—电器]
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1
基于粗糙集和RBF神经网络的变压器故障诊断方法研究
杨志超
张成龙
吴奕
安薇薇
朱海兵
龚灯才
《电测与仪表》
北大核心
2014
32
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