基于函数型连接神经网络的偶发事件分类器设计

来源 :重庆市电机工程学会2002年学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jackchenz

【摘要】

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为了有效地减少开断模拟的计算工作量,本文提出了一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法.根据偶发事件状态对电力系统的不同影响,设计了一组行为指

【作者】

：

王韶张安邦周家启

【机构】

：

重庆大学电气工程学院,400044

【出处】

：

重庆市电机工程学会2002年学术会议

【发表日期】

：

2002年期

【关键词】

：

函数型连接神经网络偶发事件网络分类器计算表状态行为指标试验系统开断模拟分类模型电力系统工作量算法识别设计构造

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为了有效地减少开断模拟的计算工作量,本文提出了一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法.根据偶发事件状态对电力系统的不同影响,设计了一组行为指标(PI),并且构造出神经网络分类器.通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器可以大大减少所要计算的偶发事件状态的数量.

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