【摘 要】
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为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难，改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中。混合算
【基金项目】
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湖南省教育厅基金项目（04c414）
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为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难，改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中。混合算法先利用改进后的遗传算法优化小波神经网络的4个初始值，再利用梯度下降算法训练小波神经网络。针对实际情况，对所采用的遗传算法运用实数编码，采用通过自适应调整的交叉和变异概率，使遗传算法在广泛的空间搜索，向解的方向尽快收敛。仿真结果表明，该算法有效解决了小波网络若初值设置不合理，极易进入局部极小的区域使网络振荡增大、不收敛及GA算法独立训练神经网
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