电网技术
電網技術
전망기술
POWER SYSTEM TECHNOLOGY
2000年
8期
40-43
,共4页
人工神经网络%频率%测量%电力系统
人工神經網絡%頻率%測量%電力繫統
인공신경망락%빈솔%측량%전력계통
基于多层感知器可以任意精度逼近任何线性或非线性函数的基本原理,提出了一种采用多层前馈神经网络的频率测量方法,并给出相应反向传播学习算法(BP)神经网络的构造过程和训练方法.仿真结果表明,基于人工神经网络的频率测量方法具有实时性、高精度和鲁棒性,有实用价值.
基于多層感知器可以任意精度逼近任何線性或非線性函數的基本原理,提齣瞭一種採用多層前饋神經網絡的頻率測量方法,併給齣相應反嚮傳播學習算法(BP)神經網絡的構造過程和訓練方法.倣真結果錶明,基于人工神經網絡的頻率測量方法具有實時性、高精度和魯棒性,有實用價值.
기우다층감지기가이임의정도핍근임하선성혹비선성함수적기본원리,제출료일충채용다층전궤신경망락적빈솔측량방법,병급출상응반향전파학습산법(BP)신경망락적구조과정화훈련방법.방진결과표명,기우인공신경망락적빈솔측량방법구유실시성、고정도화로봉성,유실용개치.
