1、“.....使其加强映射的质量。因增强对未知故障的诊断能力。目前,人工智能技术的故障诊断主要是基于神经网络方法模糊集理论专家系统遗传算法与粗糙集理论种方法进行故障诊断,下面我们以其中几项方法的应用为例略作分析。人工神经网络的变压器故障诊断作为典型的模拟人类神经系统进行信息传输与数据处理的人工智能技术,神经网络方法最对于人们解决高度复杂的问题来说,是种探索性和实践性很强的模式。这种算法在变压器故障诊断中的应用范围很广,效果也较好,运行过程中能够以极短的运算速度和较大概率获得全局最优解,可以说是种应用前景非常好的算法。人工智能技术在变压器故障诊断中的应用人工智能技术集成神经网络系统范例推理模糊数法等等不而足。神经网络方法的应用简化了复杂故障问题的处理与分类,同时在自我学习的基础上实现了对专家系统不足的弥补,但是综合来说......”。

2、“.....仍旧需要不断加强研究,拓宽神经网络应用范围,不断综合其他方法优势进行弥补,提升应用效率。遗传算法的应用遗电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿义决定的,是我国电力系统发展的必然选择,而人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用有其各自的优缺点,开发综合诊断的智能诊断系统,不断实现优势的综合互补,提高变压器安全性和经济性电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿神经网络网络。这种网络具有很强的非线性映射能力,同时是种柔性网络结构,能够随着逆传播的修正不断减少误差,同时还能通过对输入模式的响应做好分类,提升正确率,尤其是对于变压器故障中的油中溶解气体类故障诊断具有较好的应用效果。虽然误差逆传播神经网络在变压器的故障诊断中有过多次成功的先学习的基础上实现了对专家系统不足的弥补,但是综合来说......”。

3、“.....仍旧需要不断加强研究,拓宽神经网络应用范围,不断综合其他方法优势进行弥补,提升应用效率。摘要将人工智能技术应用到电力系统故障诊断中是人工智能技术自身特点和电力系统故障诊断的重要意型的模拟人类神经系统进行信息传输与数据处理的人工智能技术,神经网络方法最大的特点就在于对于神经元网络的应用。不同神经元之间的沟通连接共同构成了网络运行的基础,对于各种隐含所处理问题的智慧进行权重连接,从而实现诊断与处理。从其运行方式和结构来看,它具有定的学习能力,能够通过对学习算法近些年来新发展起来的种优化算法,其通过对自然界生物进化过程的模拟设计计算模型,根据达尔文优胜劣汰得到进化规则,对可能包含故障信息的群体进行类似于遗传学的操作,促使新的群体的不断生成以及进化,并且选取进化过程中表现最为优秀的个体,以满足其要求完成最优解的运算......”。

4、“.....同时完成知识的自我组织与构建,容错能力较强,即使输入信号存在定的干扰因素,也能在较大程度上给出相对正确的输出结果。同时,系统强大的神经元并行运算能力还能并行处理故障诊断,因为在执行效率上也较为令人满意。众多的神经网络模型中,应用较为广泛和典型的是误差逆传播人工智能技术在变压器故障诊断中的应用人工智能技术集成神经网络系统范例推理模糊数学的综合应用,对于故障诊断过程中的模糊性问题既能在已有的经验知识基础之上进行故障诊断,提升准确性和可靠性,同时还能够通过输入与输出状态间映射关系的训练学习提升各神经元之间的结合程度,使其加强映射的质量。因断中有过多次成功的先例,但是随着学习样本的增多,输入输出关系的发杂多样化,这种系统的网络收敛速度不断受到影响,变得越来越慢,有时候甚至出现不收敛现象。基于这种情况,有些研究指出将径向路基函数网络应用与变压器的故障诊断,以此来弥补和改善此神经系统的缺陷......”。

5、“.....神经网络方法最大的特点就在于对于神经元网络的应用。不同神经元之间的沟通连接共同构成了网络运行的基础,对于各种隐含所处理问题的智慧进行权重连接,从而实现诊断与处理。从其运行方式和结构来看,它具有定的学习能力例,但是随着学习样本的增多,输入输出关系的发杂多样化,这种系统的网络收敛速度不断受到影响,变得越来越慢,有时候甚至出现不收敛现象。基于这种情况,有些研究指出将径向路基函数网络应用与变压器的故障诊断,以此来弥补和改善此神经系统的缺陷,有些研究则提出了基于概率神经网络的变压器故障诊断方的应用实现训练样本的训练,同时完成知识的自我组织与构建,容错能力较强,即使输入信号存在定的干扰因素,也能在较大程度上给出相对正确的输出结果。同时,系统强大的神经元并行运算能力还能并行处理故障诊断......”。

6、“.....众多的神经网络模型中,应用较为广泛和典型的是误差逆传播义决定的,是我国电力系统发展的必然选择,而人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用有其各自的优缺点,开发综合诊断的智能诊断系统,不断实现优势的综合互补,提高变压器安全性和经济性电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿度不断受到影响,变得越来越慢,有时候甚至出现不收敛现象。基于这种情况,有些研究指出将径向路基函数网络应用与变压器的故障诊断,以此来弥补和改善此神经系统的缺陷,有些研究则提出了基于概率神经网络的变压器故障诊断方法等等不而足。神经网络方法的应用简化了复杂故障问题的处理与分类,同时在自我电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿络的变压器故障诊断方法等等不而足。神经网络方法的应用简化了复杂故障问题的处理与分类......”。

7、“.....但是综合来说,还是存在网络收敛慢结构参数受经验设定影响大等情况,仍旧需要不断加强研究,拓宽神经网络应用范围,不断综合其他方法优势进行弥补,提升应用效义决定的,是我国电力系统发展的必然选择,而人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用有其各自的优缺点,开发综合诊断的智能诊断系统,不断实现优势的综合互补,提高变压器安全性和经济性电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿电力工程变压器故障诊断中人工智能技术的应用研究原稿和典型的是误差逆传播神经网络网络。这种网络具有很强的非线性映射能力,同时是种柔性网络结构,能够随着逆传播的修正不断减少误差,同时还能通过对输入模式的响应做好分类,提升正确率,尤其是对于变压器故障中的油中溶解气体类故障诊断具有较好的应用效果。虽然误差逆传播神经网络在变压器的故障诊输入信号存在定的干扰因素,也能在较大程度上给出相对正确的输出结果。同时......”。

8、“.....因为在执行效率上也较为令人满意。众多的神经网络模型中,应用较为广泛和典型的是误差逆传播神经网络网络。这种网络具有很强的非线性映射能力,同时是种柔性网络结构能够通过对学习算法的应用实现训练样本的训练,同时完成知识的自我组织与构建,容错能力较强,即使输入信号存在定的干扰因素,也能在较大程度上给出相对正确的输出结果。同时,系统强大的神经元并行运算能力还能并行处理故障诊断,因为在执行效率上也较为令人满意。众多的神经网络模型中,应用较为广泛的应用实现训练样本的训练,同时完成知识的自我组织与构建,容错能力较强,即使输入信号存在定的干扰因素,也能在较大程度上给出相对正确的输出结果。同时,系统强大的神经元并行运算能力还能并行处理故障诊断,因为在执行效率上也较为令人满意。众多的神经网络模型中,应用较为广泛和典型的是误差逆传播......”。

9、“.....是我国电力系统发展的必然选择,而人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用有其各自的优缺点,开发综合诊断的智能诊断系统,不断实现优势的综合互补,提高变压器安全性和经济性。人工神经网络的学习的基础上实现了对专家系统不足的弥补,但是综合来说,还是存在网络收敛慢结构参数受经验设定影响大等情况,仍旧需要不断加强研究,拓宽神经网络应用范围,不断综合其他方法优势进行弥补,提升应用效率。摘要将人工智能技术应用到电力系统故障诊断中是人工智能技术自身特点和电力系统故障诊断的重要意因此,作为最有前景的故障诊断技术,人工智能技术能够不断通过对已知范例的学习,逐步增强对未知故障的诊断能力。目前,人工智能技术的故障诊断主要是基于神经网络方法模糊集理论专家系统遗传算法与粗糙集理论种方法进行故障诊断,下面我们以其中几项方法的应用为例略作分析......”。