【摘 要】
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鉴于符号推理系统存在的问题和神经网络技术应用的局限性,提出了符号-神经网络系统的诊断方法,构造了基于变压器故障综合诊断思想的混合型专家系统的框架,并重点研究了特征气
【机 构】
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中国矿业大学,徐州电业局,华北电力大学 讲师 徐州 221008,北京教授 北京 102206
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鉴于符号推理系统存在的问题和神经网络技术应用的局限性,提出了符号-神经网络系统的诊断方法,构造了基于变压器故障综合诊断思想的混合型专家系统的框架,并重点研究了特征气体法和改良IEC法的分解神经网络诊断方法。这种符号-神经网络系统将大大提高故障诊断水平和功能。
In view of the existing problems of symbol reasoning system and the limitations of neural network technology, this paper proposes a diagnosis method of symbol-neural network system, constructs a framework of hybrid expert system based on the idea of transformer fault diagnosis, and focuses on the characteristic gas method And improved IEC method of decomposition neural network diagnostic method. This symbol - neural network system will greatly improve the level of fault diagnosis and function.
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