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分析了Levenberg-Marquardt（L-M）算法和RPROP算法的原理，并将它们应用于充油电气设备故障诊断神经网络的训练。构造了满足要求的神经网络，分别使用了L-M算法和RPROP算法进行训练和诊断。结果表明，两种神经网络均能快速收敛到较高的精度；对训练所得网络分别使用没有训练过的样本进行诊断，两种算法的诊断准确率分别是86．47％、92．00％。