电气应用
電氣應用
전기응용
ELECTROTECHNICAL APPLICATION
2006年
6期
103-105,124
,共4页
混合遗传算法%多值编码%梯度下降法%油中气体分析法
混閤遺傳算法%多值編碼%梯度下降法%油中氣體分析法
혼합유전산법%다치편마%제도하강법%유중기체분석법
根据网络的结构和参数的特性采用多值编码方式构造染色体结构,同时确定BP神经网络的结构,优化网络参数.在遗传算法中嵌入一个梯度下降算子,使得混合算法既有较快的收敛性,又能以较大概率得到全局极值.基于油中气体分析法的变压器故障诊断仿真结果表明,该算法有较快的收敛速度,较高的逼近精度.
根據網絡的結構和參數的特性採用多值編碼方式構造染色體結構,同時確定BP神經網絡的結構,優化網絡參數.在遺傳算法中嵌入一箇梯度下降算子,使得混閤算法既有較快的收斂性,又能以較大概率得到全跼極值.基于油中氣體分析法的變壓器故障診斷倣真結果錶明,該算法有較快的收斂速度,較高的逼近精度.
근거망락적결구화삼수적특성채용다치편마방식구조염색체결구,동시학정BP신경망락적결구,우화망락삼수.재유전산법중감입일개제도하강산자,사득혼합산법기유교쾌적수렴성,우능이교대개솔득도전국겁치.기우유중기체분석법적변압기고장진단방진결과표명,해산법유교쾌적수렴속도,교고적핍근정도.
