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重庆市自然科学基金(2005-BB3170)

作品数：1 被引量：1H指数：1
相关作者：孟延辉周倩谢颜斌李剑唐炬更多>>
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相关领域：电气工程更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇模式识别
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基函数
  • 1篇径向基函数神...
  • 1篇局部放电
  • 1篇基函数神经网...
  • 1篇放电
  • 1篇RBF网
  • 1篇RBF网络
  • 1篇U

机构

  • 1篇重庆大学

作者

  • 1篇唐炬
  • 1篇李剑
  • 1篇谢颜斌
  • 1篇周倩
  • 1篇孟延辉

传媒

  • 1篇重庆大学学报...

年份

  • 1篇2006
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于Δu模式和RBF网络的局部放电模式识别被引量：1
2006年
局部放电(PD)模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一.采用了一种Δu模式参量作为局部放电的图谱特征,并采用不变矩作为放电特征;同时,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)对局部放电Δu模式参量构成的图谱特征进行识别.结果表明采用正交最小二乘法(OLS)训练的RBFNN对Δu模式中的不变矩特征参量进行识别,RBFNN收敛速度快且稳定性强,识别率达到85.7%以上,能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号,在实际应用中具有良好的应用前景.
孟延辉唐炬周倩李剑谢颜斌
关键词：局部放电径向基函数神经网络模式识别
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