基于遗传算法的神经网络在局部放电模式识别中的应用  

Neural Network with Genetic Algorithm for Partial Discharge Pattern Recognition

作　　者：蒋雄伟[1] 王振华[1] 谢恒堃[1] 

机构地区：[1]西安交通大学,西安710049

出　　处：《西安交通大学学报》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

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，ＧＡFor 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.

关 键 词：神经网络 遗传算法 大型发电机 局部放电 模式识别 

分 类 号：TM310.7[电气工程—电机] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]