【摘 要】
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本文在对目前谐波测量方法进行分析的基础上,对基于神经网络的谐波测量方法进行了研究,着重对三种神经网络:自适应、BP(Back Propagation)和RBF(RadialBasis Function)神经网络在谐波测量中的应用进行研究。并采用MATLAB仿真软件对研究的算法进行仿真验证分析。首先对于自适应神经网络,本文采用基于单个神经元的网络结构,研究结果表明,对于谐波源未知的电力网络,采用该方
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本文在对目前谐波测量方法进行分析的基础上,对基于神经网络的谐波测量方法进行了研究,着重对三种神经网络:自适应、BP(Back Propagation)和RBF(RadialBasis Function)神经网络在谐波测量中的应用进行研究。并采用MATLAB仿真软件对研究的算法进行仿真验证分析。首先对于自适应神经网络,本文采用基于单个神经元的网络结构,研究结果表明,对于谐波源未知的电力网络,采用该方法不
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离散事件系统是随着未知的不规则时间间隔内出现的离散事件演化的一类动态系统，其应用涉及一大类人造系统，如柔性制造系统、大规模计算机网络和通信网络、空中或机场交通管理系统、军事指挥中的C~3I系统等。基于逻辑层次的离散事件系统建模工具包括有限状态自动机和Petri网。由于Petri网与自动机相比具有更高的语言复杂性、紧凑而且图形化的状态空间表示、模块化的监控器综合能力，因此本文以Petri网为工具。
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