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基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究
基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究
作者:
刘晨斐
崔昊杨
李亚
李鑫
束江
许永鹏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
思维进化算法
气体绝缘全封闭组合电器
K交叉验证
学习向量量化神经网络
放电识别
摘要:
针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mindevolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型.该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型.对比该模型和BP网络、LVQ网络以及K交叉验证LVQ网络的放电识别准确率,结果表明:MEA优化的LVQ神经网络具有更高的识别精度.文中的研究对于提高局部放电识别准确率具有一定的价值.
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LVQ神经网络在GIS局部放电类型识别中的应用
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篇名
基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究
来源期刊
高压电器
学科
关键词
思维进化算法
气体绝缘全封闭组合电器
K交叉验证
学习向量量化神经网络
放电识别
年,卷(期)
2017,(6)
所属期刊栏目
研究与分析
研究方向
页码范围
61-66
页数
6页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.13296/j.1001-1609.hva.2017.06.011
五维指标
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研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
高压电器
主办单位:
西安高压电器研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-1609
CN:
61-1127/TM
开本:
大16开
出版地:
西安市西二环北段18号
邮发代号:
52-36
创刊时间:
1958
语种:
chi
出版文献量(篇)
5932
总下载数(次)
16
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英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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