自适应遗传神经算法及故障识别

• 作者: 倪远平 周建华 李一民 杨剑
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 故障识别 变压器
• 年，卷（期）: 2003,（35）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 63-65
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TM38
• 字数: 3031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.35.020

摘要

该文在改进遗传算法和神经网络反向传播算法的基础上,探讨了一种自适应遗传神经算法与结合模型,并将其应用于变压器故障识别.实验数据表明:该算法收敛速度快,能有效地识别故障,对类似电气设备的故障识别有参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李一民	昆明理工大学新迎校区信息自动化学院	58	591	12.0	23.0
2	倪远平	昆明理工大学新迎校区信息自动化学院	38	444	9.0	20.0
3	周建华	昆明理工大学新迎校区信息自动化学院	11	75	3.0	8.0
4	杨剑	昆明理工大学新迎校区信息自动化学院	5	18	2.0	4.0