唐山学院学报
唐山學院學報
당산학원학보
JOURNAL OF TANGSHAN COLLEGE
2015年
3期
29-31,86
,共4页
故障诊断%神经网络%粗糙集%属性约简%属性重要性
故障診斷%神經網絡%粗糙集%屬性約簡%屬性重要性
고장진단%신경망락%조조집%속성약간%속성중요성
将粗糙集理论和神经网络技术应用于变压器故障诊断中,粗糙集约简作为神经网络的前置单元,采用基于属性重要性的约简算法.详细阐述了基于属性重要性的约简算法和实现方法,经实际数据训练和测试结果表明,该算法减少了输入样本数,提高了训练速度效率和故障诊断准确率,验证了该算法应用于变压器故障诊断系统的可行性和有效性.
將粗糙集理論和神經網絡技術應用于變壓器故障診斷中,粗糙集約簡作為神經網絡的前置單元,採用基于屬性重要性的約簡算法.詳細闡述瞭基于屬性重要性的約簡算法和實現方法,經實際數據訓練和測試結果錶明,該算法減少瞭輸入樣本數,提高瞭訓練速度效率和故障診斷準確率,驗證瞭該算法應用于變壓器故障診斷繫統的可行性和有效性.
장조조집이론화신경망락기술응용우변압기고장진단중,조조집약간작위신경망락적전치단원,채용기우속성중요성적약간산법.상세천술료기우속성중요성적약간산법화실현방법,경실제수거훈련화측시결과표명,해산법감소료수입양본수,제고료훈련속도효솔화고장진단준학솔,험증료해산법응용우변압기고장진단계통적가행성화유효성.
