摘要
针对ＢＰ神经网络（ＮＮ） 在大型发电机局部放电模式识别中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小点的问题，提出采用遗传算法（ＧＡ） 作为神经网络的学习算法．并且根据神经网络结构的特点，构造了新的遗传算子．结果表明，与ＢＰ神经网络相比，ＧＡ
For partial discharge pattern recognition, genetic algorithm (GA) is adopted, which can overcome the disadvantages of back propagation (BP) artificial neural network (ANN),such as slow convergence and possibility of being trapped at locally minimum value. Compared with BP ANN, the convergence and generalization ability of GA ANN is improved remarkably.
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第12期1-4,共4页
Journal of Xi'an Jiaotong University
基金
国家自然科学基金
关键词
神经网络
遗传算法
大型发电机
局部放电
模式识别
artificial neural network
genetic algorithm
large generator
partial discharge
pattern recognition
