粗糙集理论与神经网络在变压器故障诊断中的应用

俞晓冬; 马凤英; 臧宏志

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粗糙集理论与神经网络在变压器故障诊断中的应用

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粗糙集(RS)理论是一门新兴的智能信息处理技术,它对各种不完整数据进行分析、推理,发现数据间的关系,提取有用特征,简化信息处理.人工神经元网络(ANN)具有本质的非线性特性、并行处理能力、以及自组织自学习的能力.但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷.该文把粗糙集理论与人工神经元网络结合起来,应用于变压器故障诊断,可以充分发挥两种方法的优势,取长补短.粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简,从而简化了ANN的网络结构,减少了网络的训练步数,提高了判断准确率.并用仿真实验验证了此方法的有效性.

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来源
《电力系统保护与控制》 |2006年第1期|10-14|共5页
作者
俞晓冬; 马凤英; 臧宏志;
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作者单位

山东轻工业学院,山东,济南,250061;

山东轻工业学院,山东,济南,250061;

山东省电力研究院,山东,济南,250061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力变压器;保护原理;
关键词
变压器; 故障诊断; 粗糙集; 人工神经元网络;

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