【摘 要】
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为了提高电力变压器故障诊断准确率,提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化深度置信网络(DBN)变压器故障诊断模型。针对灰狼算法易陷入局部极值的问题,采用余弦变化规律的收敛因子更新公式,减缓收敛因子在迭代前期的递减速度,而加快其在迭代后期的递减速度,使算法区分全局与局部搜索;采用对立搜索策略对狼群进行初始化,提高算法收敛速度。通过7种函数的仿真测试证明了改进的灰狼算法具有更好的寻优能力。针对DBN网络权值初始化方式的缺陷,使用改进后的灰狼算法优化DBN网络连接权值,提高了网络的分类性能,通过与其他算法的对
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771187)。
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为了提高电力变压器故障诊断准确率,提出一种基于改进灰狼算法(IGWO)优化深度置信网络(DBN)变压器故障诊断模型。针对灰狼算法易陷入局部极值的问题,采用余弦变化规律的收敛因子更新公式,减缓收敛因子在迭代前期的递减速度,而加快其在迭代后期的递减速度,使算法区分全局与局部搜索;采用对立搜索策略对狼群进行初始化,提高算法收敛速度。通过7种函数的仿真测试证明了改进的灰狼算法具有更好的寻优能力。针对DBN网络权值初始化方式的缺陷,使用改进后的灰狼算法优化DBN网络连接权值,提高了网络的分类性能,通过与其他算法的对
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