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1.
提出一种适用于电力系统谐波分析的神经网络模型,为求解该神经网络权值参数.推导了基于非线性优化思想的权值参数自适应学习算法.该算法同步调整隐层神经元和输出层神经元权值参数,以优化神经网络能量函数.为了验证算法的有效性,应用该算法对电力系统谐波进行仿真实倒研究.仿真结果表明,利用该算法能以非常高的精度同步求解电力系统基波频率以及各次谐波的幅值和相位.  相似文献   
2.
Fourier三角基神经元网络的权值直接确定法   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据Fourier变换理论,本文构造出一类基于三角正交基的前向神经网络模型。该模型由输入层、隐层、输出层构成,其输入层和输出层采用线性激励函数,以一组三角正交基为其隐层神经元的激励函数。依据误差回传算法(即BP算法),推导了权值修正的迭代公式。针对BP迭代法收敛速度慢、逼近目标函数精度较低的缺点,进一步提出基于伪逆的权值直接确定法,该方法避免了权值反复迭代的冗长过程。仿真和预测结果表明,该方法比传统的BP迭代法具有更快的计算速度和更高的仿真与测试精度。  相似文献   
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