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1.
基于贝叶斯网络的电网故障诊断   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对电网故障诊断中存在的信息具有不确定性的问题,依据元件故障、保护动作和断路器跳闸之间的内在逻辑关系,由Noisy-Or和Noisy-And节点组成贝叶斯网络和采用类似训练多层前馈神经网络的误差反传算法进行诊断模型的参数学习,分别建立了线路、变压器和母线的通用故障诊断模型;依据元件-保护-断路器间的关联关系,给出了元件诊断贝叶斯网络的自动生成方法,最后对各个元件的诊断网络进行推理,以获得元件的故障概率值。实例仿真表明了该诊断方法的可行性和有效性,无论简单故障或多重故障,并且存在保护和断路器拒动、误动的情况下,都能得到合理有效的诊断结果。  相似文献   
2.
复合熟人模型——一种多Agent合作组织方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了有效地组织Agent间合作与通信,提高多Agent系统求解效率,借鉴现实社会中熟人之间的关系特点,提出了复合熟人模型。从分析Agent间的关系入手,定义了对合作求解具有重要影响的三类熟人关系,并给出了对熟人的综合评价体系。还给出了基于上述复合熟人模型的多Agent合作求解过程。实验结果在一定程度上证明了这种合作组织方法的有效性。  相似文献   
3.
SVM回归与朴素贝叶斯分类相结合的变压器故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统变压器故障诊断中的对于原始测试数据完备性和准确性的限制,提出并构建用于变压器故障诊断的NB模型;并在此基础上针对NB模型缺失关键属性时诊断性能大大降低的弱点,提出用SVM回归法填补缺失属性,构建SVM回归预测与NB相结合的变压器故障诊断模型。实验表明在属性缺失多及缺失关键属性时,SVM回归预测的应用能够明显提高诊断的正判率。  相似文献   
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