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在分析粒子群参数特征的基础上，提出自适应粒子群优化算法，使用自适应粒子群优化BP神经网络，建立基于自适应粒子群优化BP神经 网络（PSO-BP）的变压器故障诊断系统．通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验，可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率，有效减小网络的误差精度．
自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断
【摘 要】
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在分析粒子群参数特征的基础上，提出自适应粒子群优化算法，使用自适应粒子群优化BP神经网络，建立基于自适应粒子群优化BP神经 网络（PSO-BP）的变压器故障诊断系统．通过对52组训练样
【机 构】
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华侨大学机电及自动化学院
【出 处】
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华侨大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年3期
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