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将多层前馈网络用于谐波测量中 ,网络权值的记忆负担主要是来自谐波幅值和相角的变化 ,如果同时改变幅值和相角对网络进行训练 ,由于幅值、相角变化范围大 ,且没有规律 ,研究表明 ,即使使用大量样本 ,训练后的网络将变成杂乱无章不可用 ,因此本文提出了一种方法 ,先对初相角进行确定 ,在初相角已知的状态下 ,再对幅值用基于神经网络理论方法进行测量 ,仿真验证了该方法的有效性。