【摘 要】
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针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(Levenberg Maquardt,
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(2009CB724507-3);陕西省教育厅产业化培育项目(2013JC13);陕西省科学技术研究发展计划项目(2014XT-07);教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目(NCET-11-1043);陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-16)~~
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针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(Levenberg Maquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法.该方法采用萤火虫个体代表神经网络的权值和阈值、LM网络的均方误差函数作为萤火虫个体的适应度函数,利用改进萤火虫算法迭代寻优得到LM网络的最优权值和阈值.同时,运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,不仅有利于去除冗余信息,并且克服了编码边
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