基于多种人工智能技术集成的电力变压器故障诊断

• 作者: 俞晓冬 徐建政 臧宏志
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 进化算法 模糊理论 范例推理
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 高电压技术
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TM41
• 字数: 2743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2003.03.005

摘要

本文提出的算法综合了进化规划、模糊理论、人工神经网络、范例推理四种人工智能技术的优点,弥补了单种人工智能技术的缺陷,缩小了样本间的数据差异,优化了网络初始权值,大大提高了人工神经网络的收敛性.人工神经网络的拓扑结构及训练样本经过大量的计算进行筛选确定,并通过基于范例推理的专家系统检索出最佳源范例并给出诊断结论.诊断结果表明,本方法能较准确地判别电力变压器故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建政	山东大学电气工程学院	39	901	16.0	29.0
2	俞晓冬	山东大学电气工程学院	7	175	6.0	7.0
3	臧宏志	山东大学电气工程学院	6	173	6.0	6.0