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本文介绍基于人工智能理论中的模糊数学和神经网络理论建立起来的变压器油中气体在线智能诊断系统 ,该系统不仅能够利用模糊数学理论来解决变压器故障诊断时出现的复杂性、经验性和模糊性等问题 ,还能利用 BP神经网络的良好模式分类能力和自学习功能来不断的提高整个系统的故障诊断精度 ,从而有效的克服了以往采用单一方法进行诊断时所固有的诊断出错或诊断结果不全面的问题等缺点。并被应用到现场中 ,具有一定的工程使用价值
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电力系统及其自动化学报
Year： 2002
Issue： 01
Page： 64-66
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