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摘要:
针对神经网络结构和参数设计的随机性及依赖于人们经验的缺陷,提出一种改进的遗传优化神经网络BP算法(简称IGA-BP算法),算法首先利用改进遗传算法对神经网络结构和所有参数进行全面的进化设计,然后在进化神经网络中用训练样本再次寻优.将IGA-BP算法应用于电力变压器故障诊断之中,实例表明该算法在收敛速度和精度方面均优于传统BP算法,能实现对电力变压器故障的快速、准确的诊断.
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文献信息
篇名 一种改进的遗传优化神经网络算法及其在电力变压器故障诊断中的应用
来源期刊 电子技术 学科
关键词 神经网络 BP算法 遗传算法 电力变压器 故障诊断
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 电子技术设计与应用
研究方向 页码范围 54-56
页数 3页 分类号
字数 2003字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0755.2017.10.017
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 严太山 湖南理工学院信息与通信工程学院 38 402 10.0 19.0
5 刘颖 湖南理工学院信息与通信工程学院 3 3 1.0 1.0
6 江凌云 湖南理工学院信息与通信工程学院 1 3 1.0 1.0
7 周芳 湖南理工学院信息与通信工程学院 2 3 1.0 1.0
8 徐君毅 湖南理工学院信息与通信工程学院 1 3 1.0 1.0
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
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BP算法
遗传算法
电力变压器
故障诊断
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引文网络交叉学科
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电子技术
月刊
1000-0755
31-1323/TN
大16开
上海市长宁区泉口路274号
4-141
1963
chi
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