中国电机工程学报
中國電機工程學報
중국전궤공정학보
ZHONGGUO DIANJI GONGCHENG XUEBAO
2000年
4期
77-82
,共6页
神经网络%反向传播%半监督学习%模式分类%暂态稳定
神經網絡%反嚮傳播%半鑑督學習%模式分類%暫態穩定
신경망락%반향전파%반감독학습%모식분류%잠태은정
基于神经网络的暂态稳定评估技术提出了一种新思路.使用半监督学习算法来训练反向传播神经网络,得到一个连续分布的暂态稳定指标,该指标可用来指明相对稳定度和确定类间边界区.一种数据结构分析方法被用来观察输入空间的可分性及边界区.在此基础上,提出一种新的分类方法,即将边界区样本分为不确定类,以避免误分类.在两个系统中的应用结果表明,该方法对暂态稳定评估问题的有效性.
基于神經網絡的暫態穩定評估技術提齣瞭一種新思路.使用半鑑督學習算法來訓練反嚮傳播神經網絡,得到一箇連續分佈的暫態穩定指標,該指標可用來指明相對穩定度和確定類間邊界區.一種數據結構分析方法被用來觀察輸入空間的可分性及邊界區.在此基礎上,提齣一種新的分類方法,即將邊界區樣本分為不確定類,以避免誤分類.在兩箇繫統中的應用結果錶明,該方法對暫態穩定評估問題的有效性.
기우신경망락적잠태은정평고기술제출료일충신사로.사용반감독학습산법래훈련반향전파신경망락,득도일개련속분포적잠태은정지표,해지표가용래지명상대은정도화학정류간변계구.일충수거결구분석방법피용래관찰수입공간적가분성급변계구.재차기출상,제출일충신적분류방법,즉장변계구양본분위불학정류,이피면오분류.재량개계통중적응용결과표명,해방법대잠태은정평고문제적유효성.
