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将基于改进遗传算法（IGA）和误差反向传播（BP）算法相结合构成的IGA-BP混合算法用于训练神经网络。该混合算法有效克服常规BP和传统GA算法独立训练神经网络的缺陷,并应用于电力变压器溶解气体分析的智能故障诊断。实验诊断结果表明,IGA-BP混合算法的收敛速度快于BP及GA算法,并且具有较高的诊断准确率。