基于小波概率网络的局部放电模式识别

• 作者: 单宇 马立新
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 小波变换 局部放电 模式识别
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 协议·算法及仿真
• 页码范围: 94-96
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TM73
• 字数: 2045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.07.029

摘要

针对高压电器局部放电模式分类中样本数较少,常规的分类方法识别率较低,提出了一种基于概率神经网络与小波变换的混合算法.利用实验室模拟的局部放电信号进行小波分解,提取小波能量系数作为特征参数,并作为概率神经网络的输入进行分类.其得到的结果优于多层前馈神经网络及采用顺序最优化学习方法的支持向量机算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马立新	上海理工大学光电信息与计算机学院	146	650	11.0	17.0
2	单宇	上海理工大学光电信息与计算机学院	3	9	2.0	3.0