【摘 要】
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大型电力变压器是电力系统的重要变电设备,其运行状态直接影响系统的安全性,在线检测并实时诊断变压器状态具有十分重要的意义。人工免疫算法是一种新型的智能算法,具有高度的自适应性,并且具有学习,记忆和模式识别能力。本文提出两种免疫混合智能算法:免疫RBF混合智能诊断算法用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置,减少了网络训练的计算量,提高了网络的泛化能力;免疫支持向量机混合智能诊断方法
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大型电力变压器是电力系统的重要变电设备,其运行状态直接影响系统的安全性,在线检测并实时诊断变压器状态具有十分重要的意义。人工免疫算法是一种新型的智能算法,具有高度的自适应性,并且具有学习,记忆和模式识别能力。本文提出两种免疫混合智能算法:免疫RBF混合智能诊断算法用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置,减少了网络训练的计算量,提高了网络的泛化能力;免疫支持向量机混合智能诊断方法,用免疫聚类算法对所获取的数据进行预选取,利用支持向量机识别类内变压器故障。经过实例验证,这两种算法在变
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