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EFC-RBF神经网络算法研究与故障模式识别

来源 :2009年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：realg007

【摘要】

：

对径向基函数(RBF)神经网络进行了理论分析，采用基于熵的模糊聚类(EFC)算法确定径向基神经网络的隐含层中心矢量，形成了 EFC-RBF神经网络算法，并尝试将该算法用于变压器故障模式识别.仿真实验表明：EFC-RBF神经网络算法的训练过程比反向传播(BP)神经网络表现更优，实际故障数据验证其能够进行变压器故障模式识别，具有故障诊断的有效性.

【作者】

：

朱存倪远平

【机构】

：

昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650051 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云

【出处】

：

2009年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会

【发表日期】

：

2009年1期

【关键词】

：

径向基函数神经网络变压器故障模式识别模糊聚类故障诊断

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对径向基函数(RBF)神经网络进行了理论分析，采用基于熵的模糊聚类(EFC)算法确定径向基神经网络的隐含层中心矢量，形成了 EFC-RBF神经网络算法，并尝试将该算法用于变压器故障模式识别.仿真实验表明：EFC-RBF神经网络算法的训练过程比反向传播(BP)神经网络表现更优，实际故障数据验证其能够进行变压器故障模式识别，具有故障诊断的有效性.

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