【摘 要】
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针对在电网故障诊断过程中BP神经网络存在学习效率不高的局限,提出一种基于动量系数收敛和自适应学习系数调整的BP神经网络。该神经网络在误差反向传递阶段通过引入动量系数
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针对在电网故障诊断过程中BP神经网络存在学习效率不高的局限,提出一种基于动量系数收敛和自适应学习系数调整的BP神经网络。该神经网络在误差反向传递阶段通过引入动量系数对连接权值的收敛进行优化,同时采用自适应学习系数调整的算法,在保证算法输出的误差精度的基础上有效提升了学习速度。通过实例验证表明,该算法能在保持输出误差精度和计算过程稳定性的前提下,使学习时间减少约45%。
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