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基于粗糙集和自适应遗传算法的电力变压器故障诊断
简介
摘要:
采用自适应遗传算法和粗糙集相结合的方法对电力变压器的决策信息表进行属性约简，并进一步采用改 进的值约简算法以获取最小决策表,从最终的约简决策表中提取出故障诊断规则。通过引入初始种群预处理、 最优L个个体保存法、双亲单子法等操作加速算法的收敛速度，并结合两个实例证明了规则的正确可行性。整个算法简单、快速，可有效地应用于电力变压器的故障诊断中。
摘要:
采用自适应遗传算法和粗糙集相结合的方法对电力变压器的决策信息表进行属性约简，并进一步采用改 进的值约简算法以获取最小决策表,从最终的约简决策表中提取出故障诊断规则。通过引入初始种群预处理、 最优L个个体保存法、双亲单子法等操作加速算法的收敛速度，并结合两个实例证明了规则的正确可行性。整个算法简单、快速，可有效地应用于电力变压器的故障诊断中。
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