【摘 要】
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传统的电气设备放电强度评估基本是通过相应的放电检测技术结合模糊推理算法实现的,但模糊推理算法中的模糊规则和隶属度函数往往根据专家经验确定,缺乏自适应能力,影响评估
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传统的电气设备放电强度评估基本是通过相应的放电检测技术结合模糊推理算法实现的,但模糊推理算法中的模糊规则和隶属度函数往往根据专家经验确定,缺乏自适应能力,影响评估结果的准确性。为此,提出一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)算法的电气设备放电强度评估方法。该方法将神经网络的自学习机制引入模糊系统,通过对大量样本数据的训练确定最佳的隶属度函数参数,并自动产生模糊规则,使模型具有较高的准确性和适应性。
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