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本文提出了一种基于粗糙集理论的电力变压器绝缘故障诊断新方法,它能够根据不完整征兆信息对电力变压器故障进行诊断。该方法不但可直接从完备的故障征兆样本集中导出正确的诊断结论,而且还能从不完备的故障征兆样本
车载牵引变压器故障诊断的方法是将人工智能算法和油中气体分析法（DGA）相结合，但溶解气体由于再生、取样、色谱分析的原因，其数据存在许多的不确定性。提出将电气量与一种新的小波神经网络模型相结合的新方法来
BP算法基于梯度下降原理是一种局部寻优算法,在变压器故障诊断应用中网络学习过程收敛速度慢,且易陷入局部极小值。而遗传算法(GA)具有并行计算的特点,可以有效防止搜索过程收敛于局部最优解。将二者结合起来
提出一种基于改进人工鱼群算法优化支持向量机（SVM）的变压器故障诊断方法。首先对基本人工鱼群算法进行改进，引入柯西变异优化觅食行为，并在算法的迭代过程中利用鱼群搜索到的信息和[t]分布变异的特点，对劣
为了能从完备信息中得出正确的诊断结论, 并能从不完整的信息中得出满意的诊断结果, 提高故障识别率, 提出一种基于粗糙集理论的电力变压器故障诊断方法. 给出了粗糙集的基本概念、约简计算方法和约简过程,
利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的BP网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法
将改进的粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合构成混合算法训练人工神经网络。改进的PSO算法中,惯性权重从最大到最小线性减小,以平衡局部和全局搜索能力,并将类似“选择”的概念引入PS
详细讲述了故障树毅力在故障诊断系统中的应用
根据电脑加电后自检,1%"!内自检程序的检测结果，通过代码一一显示出来，再对照故障代码表，查出该代码所表示的故障原因和部位，从而很快地判断电脑的状况或故障所在。
为了从具有复杂组成的裂分解生成物中分离出与特性相关的成分,进行定性,不用说需用分离良好的柱,而且,与获取定性信息的检测器
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