粗糙集CMAC神经网络故障诊断策略

• 作者: 冯祖仁 冯远静 李良福
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 粗糙集 神经网络 故障诊断 变压器
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 318-321
• 页数: 4页
• 分类号: TP277∶TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5013.2004.03.023

摘要

提出一种基于粗糙集CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略.该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的诊断规则.对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立故障状态空间到诊断空间的精确映射.大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强,计算量小等优点.诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯祖仁	西安交通大学系统工程研究所	102	1951	20.0	41.0
2	李良福	西安交通大学系统工程研究所	10	152	6.0	10.0
3	冯远静	西安交通大学系统工程研究所	10	140	6.0	10.0