【摘 要】
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变压器油中溶解气体的色谱分析是检验变压器初期故障的主要手段。用前向多层神经网络作为故障模式分类器，将色谱分析的特征气体输入网络，网络即给出故障模式的分类结论。针对ＢＰ算
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变压器油中溶解气体的色谱分析是检验变压器初期故障的主要手段。用前向多层神经网络作为故障模式分类器，将色谱分析的特征气体输入网络，网络即给出故障模式的分类结论。针对ＢＰ算法存在的收敛速率低、有局部振荡的缺陷，提出了在共轭梯度方向修正权值，使用概率接收原则决定目标函数值变化的取舍，并以实例证明其具有快的全局收敛性。模式分类方法的自学习与修正能力使得色谱分析更有对象的针对性，从而提高了准确性与实用性。
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