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提出了一种基于学习矢量化（Learning Vector Quantization）神经网络分类器结合油中溶解气体分析（DGA）的变压器故障诊断方法，把故障信号的训练样本输入到LVQ网络中进行训练，利用网络的竞争性将分类信息转变成使用者所定义的类别。训练和测试结果表明了该方法的有效性。
基于学习矢量神经网络的电力变压器故障诊断
【摘 要】
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提出了一种基于学习矢量化（Learning Vector Quantization）神经网络分类器结合油中溶解气体分析（DGA）的变压器故障诊断方法，把故障信号的训练样本输入到LVQ网络中进行训练，利用网络
【机 构】
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江苏财经职业技术学院电子系
【出 处】
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自动化与仪器仪表
【发表日期】
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2008年1期
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