基于Hopfield神经网络的变电站数据负载均衡系统研究

• 作者: 李挺 王汇 蔡昂 邓科 金石
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield神经网络 全连接网络 负荷过载 监测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 检测与监控
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 4111字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2019.03.004

摘要

Hopfleld神经网络作为递归神经网络,结合了存储系统和二元系统的神经网络,能够实现对局部极小的收敛.设计了一种基于Hopfield的变电站神经网络负载均衡系统.以一台监控计算机从电力管理系统服务器和客户端中收集网络能量数据,提出了一种基于Hopfleld神经网络的自学习监测算法,对目标服务器和客户端进行过载诊断,并且还提出了一种自学习负载算法,通过人工神经网络的自学习实现训练更新,维持电力网络的稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓科		22	39	4.0	5.0
2	李挺		21	31	3.0	4.0
3	王汇		9	14	2.0	2.0
4	蔡昂		7	5	2.0	2.0
5	金石		2	3	1.0	1.0