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针对基本粒子群算法存在收敛慢、易陷入局部极值的缺点,分析了粒子群算法中惯性权重和加速因子的作用,对其作了修改,并用改进后的粒子群算法训练神经网络,应用在变压器故障诊断上。仿真结果表明：改进后的粒子群算法迭代次数少,收敛速度比改进的BP算法快,可以对变压器的故障类型进行区分。
基于改进粒子群算法的变压器故障诊断研究
【摘 要】
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针对基本粒子群算法存在收敛慢、易陷入局部极值的缺点,分析了粒子群算法中惯性权重和加速因子的作用,对其作了修改,并用改进后的粒子群算法训练神经网络,应用在变压器故障诊
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2010年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（30860055）
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