基于免疫RBF神经网络的变压器故障诊断
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    为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种免疫RBF混合智能诊断算法,用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置,减少了网络训练的计算量,提高了网络的泛化能力;用遗传算法对RBF网络训练,进一步优化网络的结构和连接权重,将训练后的RBF网络应用于变压器故障诊断。经过大量实例分析,并将其结果与其他算法进行对比,表明该方法算法精简,诊断正确率高。

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引用本文

任静,黄家栋.基于免疫RBF神经网络的变压器故障诊断[J].电力系统保护与控制,2010,38(11):6-9,14.[.[J]. Power System Protection and Control,2010,V38(11):6-9,14]

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