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摘要:
仿生生物免疫系统中抗体对抗原的高效识别和记忆机理,本文提出自组织抗体网络和抗体生成算法用于解决电力变压器故障诊断问题.自组织抗体网络中抗体类型与抗体浓度新定义的设计,优化了网络性能,只需根据样本数据设置初始抗体个数,无需人工设置任何其他参数与阈值.杭体生成算法依据杭体的类型和浓度,针对不同情况采取抗体进化、抗体合并以及抗体新生三种不同的策略,快速提取和记忆抗原特征,有效地提高了算法的效率.UCI(University ofCalifornia,Irvine)标准数据集和墓于油中溶解气体数据的电力变压器故障诊断试验表明,该方法能充分利用先验信息,实施有效的分类,并有很高的准确率.
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文献信息
篇名 基于自组织抗体网络的电力变压器故障诊断
来源期刊 电工技术学报 学科 工学
关键词 人工免疫系统 电力变压器 油中溶解气体分析 故障诊断
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目 检测与诊断
研究方向 页码范围 200-206
页数 分类号 TM411
字数 6067字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-6753.2010.10.030
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 苑津莎 华北电力大学电气与电子工程学院 188 2334 27.0 40.0
2 李中 华北电力大学电气与电子工程学院 28 272 8.0 15.0
3 张利伟 华北电力大学电气与电子工程学院 6 167 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工免疫系统
电力变压器
油中溶解气体分析
故障诊断
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
电工技术学报
半月刊
1000-6753
11-2188/TM
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
6-117
1986
chi
出版文献量(篇)
8330
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38
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195555
论文1v1指导