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摘要:
介绍基于人工智能理论中的模糊理论和神经网络理论建立起来的变压器油中气体诊断黑板型专家系统.专家系统具有启发性、透明性、高性能和灵活性的特点.系统不仅能够利用模糊理论来解决变压器故障诊断时出现的复杂性、经验性和模糊性等问题,还能利用神经网络的良好模式分类能力和自学习功能来不断提高整个系统的故障诊断精度,从而有效克服了以往采用单一方法进行诊断时所固有的诊断出错或诊断结果不全面的问题等缺点,提高电力变压器绝缘诊断的准确度.
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文献信息
篇名 基于神经网络、模糊理论的变压器油中气体诊断专家系统
来源期刊 东北电力技术 学科 工学
关键词 神经网络 模糊理论 变压器油中气体诊断黑板型专家系统
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 分析与研究
研究方向 页码范围 25-28
页数 4页 分类号 TM85
字数 4843字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-7913.2006.08.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周宁 武汉大学电气工程学院 94 1529 25.0 34.0
2 厉劼翀 武汉大学电气工程学院 5 18 2.0 4.0
3 吕彬 2 17 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
模糊理论
变压器油中气体诊断黑板型专家系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北电力技术
月刊
1004-7913
21-1282/TM
大16开
沈阳市和平区四平街39号
1980
chi
出版文献量(篇)
4056
总下载数(次)
9
总被引数(次)
15617
论文1v1指导