【摘 要】
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针对输电线缆制造质量预测问题,采用制造工艺关键指标数据,基于改进模糊神经网络对制造质量合格率进行预测。首先,通过引入模糊化层和模糊规则计算层建立模糊神经网络的结构,采用高斯函数建立模糊化层的隶属度函数,构建了隶属度函数均值和宽度的训练过程;接着基于帝国竞争算法对模糊神经网络中的隶属度函数学习因子和后件网络权重学习因子进行优化,优化目标为最小化神经网络收敛误差;采用改进模糊神经网络设计输电线缆制造质量预测流程。最后,通过一个仿真算例验证了所建立的模型相比于传统神经网络以及基本模糊神经网络在输电线缆制造质量合
【机 构】
：
国网河南省电力公司电力科学研究院,国网河南省电力公司,国网信息通信产业集团有限公司
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(5200-201924303A-0-0-00)。
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针对输电线缆制造质量预测问题,采用制造工艺关键指标数据,基于改进模糊神经网络对制造质量合格率进行预测。首先,通过引入模糊化层和模糊规则计算层建立模糊神经网络的结构,采用高斯函数建立模糊化层的隶属度函数,构建了隶属度函数均值和宽度的训练过程;接着基于帝国竞争算法对模糊神经网络中的隶属度函数学习因子和后件网络权重学习因子进行优化,优化目标为最小化神经网络收敛误差;采用改进模糊神经网络设计输电线缆制造质量预测流程。最后,通过一个仿真算例验证了所建立的模型相比于传统神经网络以及基本模糊神经网络在输电线缆制造质量合
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