基于小波神经网络的负载类型识别

• 作者: 冯洁 高蒙
• 来源期刊: 电气技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 神经网络 负载识别 神经元
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2008.02.012

摘要

结合小波变换和神经网络二者之间的优点,提出基于小波神经网络的负载模式识别的方法.其中小波函数代替非时变一般神经元隐层函数,用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力,相对于传统的模式识别方法,用小波变换对采集信号进行预处理,大大减少了神经网络的输入数目,从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间.对实例电路识别结果表明,该方法能正确识别各种负载类型,准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高蒙		33	362	8.0	18.0
2	冯洁		1	5	1.0	1.0