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1
1.
RBF神经网络在电气设备状态评估中的应用
总被引:1,自引:0,他引:1
周炎涛
向升
吴正国
《航空计算技术》
2005,35(3):1-4
以切比雪夫正交基函数(RBF)神经网络搭配教师模块作为电气设备状态评估的模型,通过对过去序列样本的学习,在考虑影响电气设备状态的各种因素的情况下用教师模块对学习过程进行监督,调整网络的权值,然后识别电气设备状态当前情况。结果表明该神经网络具有良好的识别能力、快速的收敛能力并可以应用于大规模的电气设备状态评估中。
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