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基于生长−修剪优化RBF神经网络的电能质量扰动分类

王慧慧 王萍 刘涛 张博文

电网技术2018，Vol.42Issue(8)：2408-2415,8.
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电网技术2018，Vol.42Issue(8)：2408-2415,8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2017.0663

基于生长−修剪优化RBF神经网络的电能质量扰动分类

Power Quality Disturbance Classification Based on Growing and Pruning Optimal RBF Neural Network

王慧慧 1王萍 2刘涛 1张博文3

作者信息

  • 1. 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津市南开区 300072
  • 2. 天津城建大学控制与机械工程学院,天津市西青区 300384
  • 3. 天津工业大学电气工程与自动化学院,天津市西青区 300387
  • 折叠

摘要

关键词

S变换/GAP-RBF神经网络/特征值提取/电能质量/扰动分类

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王慧慧,王萍,刘涛,张博文..基于生长−修剪优化RBF神经网络的电能质量扰动分类[J].电网技术,2018,42(8):2408-2415,8.

基金项目

国家重点研发计划项目(2016YFB0900204) （2016YFB0900204）

天津市高等学校基本科研业务费资助项目(2016CJ14). （2016CJ14）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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