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解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题．采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法，建立了一具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力的BP神经网络模型。通过MATLAB仿真实验．结果表明此神经网络能较准确的对变压器故障进行诊断，具有一定的应用及推广价值。
神经网络在变压器故障诊断中的应用研究
【摘 要】
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解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题．采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法，建立了一具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力的BP
【机 构】
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西安石油大学计算机学院,陕西宝鸡宝鸡文理学院电子电气工程系
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年34期
【基金项目】
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陕西省教育厅自然科学基金项目-基于神经网络的变压器智能诊断技术研究（05JK159）
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