作者：方林香农熵神经网络电能质量扰动分类
摘要：电能扰动信号识别是电能质量研究的重要方向,文中针对8类单一扰动信号,运用Matlab软件生成每类信号200个电能扰动样本（其中100个用于训练,100个作为测试集）,提取样本的香农熵和Kolmogorov熵作为特征向量,采用多层前馈神经网络（EBP）作为识别机.仿真分析结果说明：运用人工神经网络作为识别机结合熵特征参数的识别系统对于电能质量扰动信号的识别具有较好的效果.
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《红水河》（CN：45-1146/TM）是一本有较高学术价值的大型双月刊，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。 《红水河》主要刊载水力发电领域有关的科技论文、科研成果，理论探讨、经验总结，内容涉及高坝建设关键技术研究和高坝快速施工技术，各大、中型水电站建设的新理论、新技术、新方法、新材料、新工艺和新型机电设备的研究应用和经验交流。
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