【摘 要】
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BP神经网络算法本质上是基于梯度下降的一种迭代学习算法，存在学习收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部极小、学习率难以选取、隐层数及隐层神经元个数难以确定等缺陷。为了选
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BP神经网络算法本质上是基于梯度下降的一种迭代学习算法，存在学习收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部极小、学习率难以选取、隐层数及隐层神经元个数难以确定等缺陷。为了选择出更适宜变压器DGA故障诊断的神经网络结构及算法。本文采用了常用的几种智能算法对变压器故障样本进行了诊断性能对比实验。结果得出Levenberg-Marquardt神经网络算法是收敛速度较快的算法，有动量和自适应的梯度下降法是收敛稳定性较佳的算法；网络最优结构设计过程。为用于变压器DGA故障诊断的神经网络的结构和算法提供了系统化的试验方法。
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