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改进的小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用
引用本文:刘家国,曾山.改进的小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用[J].湖北民族学院学报(哲学社会科学版),2001,19(3):49-51.
作者姓名:刘家国  曾山
作者单位:[1]恩施职业技术学院,湖北恩施445000 [2]恩施市舞阳中学,湖北恩施445000
摘    要:研究了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构,建立了非显式小波网络的学习算法,给出了一种改进的小波经网络模型,并把该模型应用于电力系统故障信号识别,提高了信号分类识别的精度。

关 键 词:小波变换  非显式小波  Mallat算法  电力系统  故障识别  小波神经网络
文章编号:1008-8423(2001)03-0049-03
修稿时间:2000年5月12日

Application of an improved wavelet neural network structure to power fault signal recognition
LIU Jia-guo ,ZENG Shan.Application of an improved wavelet neural network structure to power fault signal recognition[J].Journal of Hubei Institute for Nationalities(Natural Sciences),2001,19(3):49-51.
Authors:LIU Jia-guo  ZENG Shan
Institution:LIU Jia-guo 1,ZENG Shan 2
Abstract:In this paper, the model and structure of Wavelet Neural Network (WNN) for signal recognition and classification are discussed, then a learning algorithm of hidden function wavelet neural network is obtained to improve the network structure.The improved model is applied to power fault signal recognition and classification, and can improve the precision and sensitivity.
Keywords:wavelet transformation  neural network  hidden function wavelet  Mallat algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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