基于二等分放大的故障判别神经网络

• 作者: 桂存兵 陈少华 雷宇 马碧燕
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 二等分 故障判别 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: TK32
• 字数: 1766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2006.02.006

摘要

介绍了一种基于二等分取样,并将预处理数据放大的故障判别神经网络.这种理论的实质类似于放大镜的原理,能更精细地区分2种差距很小的故障.仿真结果表明,与普遍的取样及预处理方式相比,该神经网络的输出更理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈少华	广东工业大学自动化学院	80	772	15.0	23.0
2	马碧燕	广东工业大学自动化学院	7	112	4.0	7.0
3	雷宇	广东工业大学自动化学院	5	105	3.0	5.0
4	桂存兵	广东工业大学自动化学院	5	105	3.0	5.0