联想记忆神经网络的容错性研究及其在输电线路故障识别中的实现

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电力系统输电线路故障将严重地威胁着系统的安全运行,因此正而及时的故障诊断,对电力系统迅速确定恢复决策是具有重要意义的.这是国内外对电力系统故障诊断课题广泛研究的原因.考虑到目前在基于NN的故障诊断的研究中尚有不足之处,如输电线路系统故障识别问题是一个在线的实时信息处理系统,主要依靠事故环境下所发生的一系列实时序列信息来识别故障,一定要考虑实时信息的不完整和变异,故要求实现输电线路故障识别的NN系统应具有强的学习能力,即高容错性能.但目前对这一问题的研究还存在一定的局限性,问题的严重性已涉及其有无实用价值的地步,该论文基于两种联想记忆NN的基础上,对该问题进行了全面深入的分析研究,在理论和应用实现上提出了新观点,该研究是有重要理论意义和实用价值的.
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