粗糙集理论与神经网络在变压器故障诊断中的应用

• 作者: 俞晓冬 臧宏志 马凤英
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 故障诊断 粗糙集 人工神经元网络
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 继电保护专栏
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: TM41|TM771
• 字数: 3560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2006.01.003

摘要

粗糙集(RS)理论是一门新兴的智能信息处理技术,它对各种不完整数据进行分析、推理,发现数据间的关系,提取有用特征,简化信息处理.人工神经元网络(ANN)具有本质的非线性特性、并行处理能力、以及自组织自学习的能力.但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷.该文把粗糙集理论与人工神经元网络结合起来,应用于变压器故障诊断,可以充分发挥两种方法的优势,取长补短.粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简,从而简化了ANN的网络结构,减少了网络的训练步数,提高了判断准确率.并用仿真实验验证了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马凤英		11	68	4.0	8.0
2	俞晓冬		5	80	4.0	5.0
3	臧宏志		1	35	1.0	1.0