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学习矢量量化(LVQ)网络广泛应用于在模式识别和分类领域。为了使样本的分类更准确、快速，结合了电能质量综合评估的问题对 LVQ 算法进行了研究，并在此基础上提出一种改进的算法，即排斥的学习矢量量化(E-LVQ)算法。利用自组织映射(SOM)算法自组织特征的优势，对电能样本进行处理，筛选出带有区域特征的电能评估指标，在此基础上构建了 SOM-ELVQ 的电能质量评估模型，并编写 VC++程序加以验证。经SOM-ELVQ网络与LVQ网络、人工评估法得出的评价结果相比较，表明改进的 LVQ算法适用于解决综合评估电能质量的问题。SOM-ELVQ 网络方法加快了网络训练的收敛速度，提高了分类准确率。该评价方法易于掌握、结果客观，达到了预期的评估效果，对于电能质量综合评估问题有良好的意义和应用价值。