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针对ＢＰ神经网络（ＮＮ）在大型发电机局部放电模式识别中存在的收敛速度慢，容易陷入局部极小点的问题，提出采用遗传算法（ＧＡ）作为神经网络的学习算法。并且根据神经网络结构的特点，构造了新的遗传算子。结果表明，与ＢＰ神经网络相比，ＧＡ神经网络的收敛性能和推广能力都有了明显提高。
基于遗传算法的神经网络在局部放电模式识别中的应用
【摘 要】
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针对ＢＰ神经网络（ＮＮ）在大型发电机局部放电模式识别中存在的收敛速度慢，容易陷入局部极小点的问题，提出采用遗传算法（ＧＡ）作为神经网络的学习算法。并且根据神经网络结构的特点，构造了新的遗
【机 构】
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西安交通大学,西安
【出 处】
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西安交通大学学报
【发表日期】
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1999年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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