基于模糊输入的BP ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用

Application of BP neural network

对正弦信号频率估计的几种插值算法进行了研究，重点介绍了一种精度较高的三次插值算法，针对其估计误差仍然较大，而且在频率接近某一区域时精度下降的情况，提出了一种修正算法，仿真结果证明该算法在只增加少量计算

很好的关于bp在matlab中的实现，对于bp网络是一种多层前馈型神经网路

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

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,

基于振动信号分析方法的电力变压器状态监测与故障诊断研究

电力变压器在运行过程中发生故障时,变压器中油气体成分和某些电气参数会出现变化,同时也有一些部位的外表颜色、气味、声音、温度、油位、负载等变化。通过对煤矿电力变压器常见故障诊断,做出故障处理与检修方法。

BP神经网络在遥感影像分类中的应用，罗卿莉，，传统的基于统计的分类要求数据服从正态分布，并存在分类精度低的特点。本文在Matlab平台基础上，采用BP神经网络对遥感图像进行监督�

BP神经网络有很强的映射能力，主要用于模式识别分类、函数逼近、函数压缩等代码实现的内容：要求设计一个BP网络，逼近以下函数g(x)=1+sin(k*pi/4*x),实现对该非线性函数的逼近。得出信号

针对城市消费预测问题,应用一种改进的BP算法,建立了相应的BP网络模型,并设计了基于BP神经网络的城市消费预测系统.应用实例证明:该算法可以提高当前的预测精度,是一种较为有效的预测方法.关