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摘要:
介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法.利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力.将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型.利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性.
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文献信息
篇名 动态对角递归网络在变压器故障诊断中的应用
来源期刊 继电器 学科 工学
关键词 动态对角递归网络 递推预报误差 故障诊断 气相色谱分析法 BP算法
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 继电保护
研究方向 页码范围 11-13
页数 3页 分类号 TM711|TP183
字数 1810字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2007.04.003
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 白晶 北华大学电气信息学院 64 288 9.0 14.0
2 刘学军 北华大学电气信息学院 5 51 3.0 5.0
3 段慧达 北华大学电气信息学院 20 78 6.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
动态对角递归网络
递推预报误差
故障诊断
气相色谱分析法
BP算法
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
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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