神经网络在变压器超高频局部放电模式识别中的应用

• 作者: 张慧芬 殷录民
• 来源期刊: 山东大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 超高频局部放电 模式识别 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TM855
• 字数: 2269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3961.2004.03.012

摘要

结合自适应遗传算法(AGA)和BP算法各自的优点,构造了AGA-BP混合算法作为神经网络的学习算法.实验结果表明,AGA-BP神经网络既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又提高了AGA神经网络的收敛速度、稳定性和求解质量,具有较高的识别率和较强的推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张慧芬	济南大学信息科学与工程学院	49	1019	16.0	31.0
2	殷录民	山东大学后勤处	6	36	3.0	6.0