直覺模糊神經網絡的設計及應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、直覺模糊集是對Zadeh模糊集理論最有影響的一種擴充和發(fā)展，它同時考慮了隸屬度、非隸屬度和猶豫度三個參數(shù)，因此它比傳統(tǒng)的模糊集在處理模糊性和不確定性等方面更具靈活性和實用性。將人工神經網絡的學習能力與直覺模糊邏輯的不確定推理能力結合起來，即可建立一個直覺模糊神經網絡。電力變壓器是電力系統(tǒng)的重要主設備，研究電力變壓器的故障診斷技術具有重要的現(xiàn)實意義，而將各種智能方法結合使用已成為變壓器故障診斷方法發(fā)展的必然趨勢。
　　 基于以上幾

2、點，本文研究直覺模糊神經網絡的設計，并將其應用于電力變壓器的故障診斷技術中。首先介紹了模糊神經網絡技術和直覺模糊集理論，分析了基于T-S模型的模糊神經網絡的結構和學習算法，在此基礎上，通過直覺合成的方式實現(xiàn)了直覺模糊神經網絡的設計，并用標準數(shù)據(jù)集對其進行測試。然后，介紹了變壓器故障診斷的DGA方法，并選取故障數(shù)據(jù)樣本，建立了基于直覺模糊神經網絡的故障診斷系統(tǒng)，給出了具體實現(xiàn)過程和數(shù)據(jù)結果。最后將該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結果與傳統(tǒng)模糊神經網絡進行了對

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