EFC-RBF神经网络算法研究与故障模式识别

摘要：

对径向基函数(RBF)神经网络进行了理论分析，采用基于熵的模糊聚类(EFC)算法确定径向基神经网络的隐含层中心矢量，形成了 EFC-RBF神经网络算法，并尝试将该算法用于变压器故障模式识别.仿真实验表明：EFC-RBF神经网络算法的训练过程比反向传播(BP)神经网络表现更优，实际故障数据验证其能够进行变压器故障模式识别，具有故障诊断的有效性.

关键词： 径向基函数神经网络 变压器 故障模式识别 模糊聚类 故障诊断

作者: 朱存 倪远平

作者单位: 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明650051 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650051

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 182-186

在线出版日期: 2009-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）