基于自组织RBFN神经网络的预想事故分类器的设计

• 作者: 吴开贵 周家启 张安邦
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预想事故 学习算法
• 年，卷（期）: 1999,（12）
• 页码范围: 61-64
• 分类号: TM732|TM711
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.1999.12.014

摘要

提出了自组织径向基函数网络(RBFN)神经网络的结构和学习算法,从而提高了RBFN神经网络的学习精度和效率.在此基础上,设计出了基于自组织RBFN神经网络的电网预想事故分类器.用此预想事故分类器对IEEE RTS 6系统的一阶、二阶和三阶预想事故进行安全与不安全的分类,正确率非常高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴开贵	重庆大学电气工程学院	57	699	12.0	24.0
2	周家启	重庆大学电气工程学院	97	5171	45.0	70.0
3	张安邦	重庆大学电气工程学院	4	158	2.0	4.0