作者：公茂法; 接怡冰; 李美蓉; 解云兴; 宋健; ...励磁涌流小波包能量粒子群概率神经网络
摘要：利用小波包对励磁涌流和故障电流信号进行分解并提取小波包能量特征。采用改进粒子群(PSO)算法训练概率神经网络(PNN)寻找全局最优,对PNN网络的输入输出、传递函数以及隐含层节点数进行确定,建立PNN的网络模型,对网络进行训练测试,最后提出保护判据。研究发现,该算法不仅训练速度和收敛速度快,而且具有较高的识别精度。
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《电测与仪表》（CN：23-1202/TH）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电测与仪表》主要报道电磁参数的测量方法，测量仪器、仪表、测试系统以及非电量测量的电测技术。数字化的测量方法、模块化的仪表结构、高速的数据采集与传输及测量的自动化、智能化、虚拟化、网络化，使测量方式有了革命性的突破，仪器、仪表的功能、性能、测量速度、可靠性、使用性都有了提高与改进。本刊愿为这技术领域提供一个推进、传递与交流的园地。
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