电能质量扰动波形的识别

• 作者: 廖帅戈 蒋国旗
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电能质量 小波变换 模式识别 神经网络 学习矢量量化 证据理论
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 技术讨论
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 分类号: TM933
• 字数: 2473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6954.2002.03.015

摘要

利用最近在小波变换、人工神经网络和证据理论上取得的进展来进行电能质量扰动波形的识别.与以往在时域用单个神经网络进行识别不同,提出的方案是在小波域用一组多层神经网络来进行的.最后,用Dempster-Shafer证据理论综合了网络的输出,并由分类器提供已辨识的扰动波形的信任度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖帅戈	武汉大学电气工程学院	6	46	4.0	6.0
2	蒋国旗	武汉大学电气工程学院	5	19	4.0	4.0