基于神经元网络的发电机定子模型线棒放电模式识别的研究
PROCEEDINGS OF THE CHINESE SOCIETY FOR ELECTRICAL ENGINEERING（1999）
摘要
设计了4种发电机定子线棒工业仿真模型,取得了不同放电模式(类型和发展程度)的大批试验数据.用φ-q-n三维谱图方式压缩放电信息,q轴采用对数刻度.以谱图表列数据或曲面拟合参数为放电样本的特征量.为了能更有效地识别放电模式,研究了基于任务分解网络模块的人工神经元网络组.使用前馈网络构成类型识别主网络,网络有足够满意的类型识别率.对程度识别子网络,采用自组织特征映射网络可更形象地判断放电程度.
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