基于径向基神经网络的变压器故障诊断
况，是否发生故障[6-7]。2 RBF网络的故障诊断2.1 RBF网络结构RBF神经网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。其网络结构如图1所示，输入层由信号源节点组成，第二层为隐含层，传递函数为radbas，第三层为输出层，传递函数为纯线性函数purelin，它对输入模式作出响应。它是一个标准全连接的前向网络，从而实现输入空间到输出空间的映射，使整个网络达到分类和函数逼近的目的。2.2 网络输入输出节点的确定网络的输出节点数等于故障的类型数。输出向量采用正常、中低温过热、高温过热、低能量放电、高能量放电等五个故障类型作为输出神经元。对应于这五种故障类型，其故障编码如2.3 隐层节点数的确定RBF网络的隐层节点数可以在训练过程中自动获得最佳值，不必事先确定，在这一点上是大大优于BP网络，避免了因人的主观性而造成的误差，使得到的结果接近最优解，本文通过设置训练达到的目标精度来控制隐含层节点数的增加。2.4 网络训练方法的确定3 实验结果3.1 样本数据的
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