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摘要:
通过对当前国内电力变压器状态检修现状的分析,以模糊理论为基础,论文提出一种采用模糊综合评判结合BP神经网络算法对隶属度函数的训练优化来评估电力变压器工作状态的方法。此方法根据影响变压器健康状态的因素与其内部器件的对应关系,利用BP神经网络训练样本,得出训练好的最优隶属度函数,以此判断出相应内部器件的健康状态。验证了结合BP神经网络算法的模糊方法的评估结果比仅仅采用模糊理论评估的结果更准确。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于 BP 网络改进模糊评判隶属度函数的变压器状态评估磁
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 状态评估 模糊综合评判 BP神经网络
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 算法与分析
研究方向 页码范围 414-417
页数 4页 分类号 TP207
字数 2329字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.03.007
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 张宏鹏 西安工业大学电子信息工程学院 10 32 4.0 5.0
2 唐麟 西安工业大学电子信息工程学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
状态评估
模糊综合评判
BP神经网络
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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