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将改进的粒子群优化（PSO）算法与误差反向传播（BP）算法相结合构成混合算法训练人工神经网络.改进的PSO算法中,惯性权重从最大到最小线性减小,以平衡局部和全局搜索能力,并将类似“选择”的概念引入PSO算法.使该算法更好地协调全局和局部搜索能力,有利于更快寻找到全局最优点.该算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点.将该算法应用于变压器故障诊断,仿真结果表明了该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,满足电力变压器故障诊断的要求.