局部放电图像组合特征提取方法

• 作者: 孙才新 崔雪梅 李剑 李道武 杜林
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 模式识别 组合特征 反向传播算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 专题论述
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: TM835
• 字数: 2571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2004.06.005

摘要

研究了局部放电图像组合识别特征提取和反向传播算法神经网络分类器设计方法,根据变压器局部放电在线监测的要求,设计了5种放电模型并进行了模拟实验.5种放电模型数据识别结果说明:与分别采用分形特征和统计特征的识别结果相比,采用两者组合的识别特征集具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	杜林	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	94	2866	32.0	49.0
3	李剑	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	118	3009	33.0	48.0
4	崔雪梅	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	8	232	6.0	8.0
5	李道武	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	2	28	2.0	2.0