【摘 要】
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提出将气敏元件阵列技术和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF-NN)相结合,以检测电力变压器油中的4种微量故障特征气体(1×10-6～10×10-6级H2、C2H
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研项目;国家自然科学基金
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提出将气敏元件阵列技术和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF-NN)相结合,以检测电力变压器油中的4种微量故障特征气体(1×10-6～10×10-6级H2、C2H4、C2H2和50×10-6～300×10-6级CO).实验结果表明,与目前基于误差反向传播算法(Error Back-Propagation Algorithm,BP)神经网络的气体分析结果相比,所报导的气敏阵列传感系统可克服BP神经网络易陷入局部极小的缺点,同时学习速度快2至3个数量级,具有良好的应用前景.
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