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基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断

作者:廖志伟; 叶青华; 王钢; 文福拴电力系统故障诊断广义回归神经网络自适应能力

摘要:为了实现快速而准确的电网故障诊断,利用广义回归神经网络(GRNN)在逼近能力、分类能力和学习速度方面的优势,建立了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明:在输入信息因干扰而畸变的情况下,文中所构造的模型能够快速、正确地实现电网的故障诊断;在电网拓扑结构改变的情况下,该模型也具有良好的自适应能力.

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华南理工大学学报·社会科学版

《华南理工大学学报·社会科学版》(CN:44-1443/C)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。 《华南理工大学学报·社会科学版》自创刊以来,本刊坚持以马克思列宁主义、思想、邓小平理论、"三个代表"重要思想、科学发展观、新时代中国特色社会主义思想为指导,立足广东,面向全国,积极反映人文社会科学各领域在改革开放和现代化建设中理论与实践的成果,努力把本刊办成有特色、有水平、有影响的综合性学术期刊和重要理论研究阵地。

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