【摘 要】
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本文构造的前馈小波网络是将小波分析与BP神经网络融合,以Gauss小波及其伸缩平移系作为隐含层小波基函数,对传感器阵列检测到的变压器油中气体进行处理.配置了150组包含各种故障的油中溶解气体,其中140组作为前馈小波网络训练的样本,剩下10组气体对网络进行检验.实验结果显示:本文构造的小波神经网络适合处理变压器油中溶解气体的数据,能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高了网络的训练速度和气体的检测
【机 构】
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武汉大学,电气工程学院,湖北省,武汉市 430072
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会
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本文构造的前馈小波网络是将小波分析与BP神经网络融合,以Gauss小波及其伸缩平移系作为隐含层小波基函数,对传感器阵列检测到的变压器油中气体进行处理.配置了150组包含各种故障的油中溶解气体,其中140组作为前馈小波网络训练的样本,剩下10组气体对网络进行检验.实验结果显示:本文构造的小波神经网络适合处理变压器油中溶解气体的数据,能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高了网络的训练速度和气体的检测精度.在相同的情况下,其性能优于传统BP神经网络法.
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