利用反向传播神经网络研究变压器油多关联参数
基于改进的神经网络在变压器故障诊断应用的研究
基于改进的神经网络在变压器故障诊断应用的研究近年来，人工智能技术在电力系统领域得到了广泛的应用，特别是神经网络在变压器故障诊断中展现出强大的能力。
本文将重点研究基于改进的神经网络在变压器故障诊断应用中的方法及实现。
一、研究背景及意义现代工业生产中，变压器作为重要的电力设备扮演着不可替代的角色。
然而，变压器故障的发生可能导致生产中断、设备损坏甚至事故发生。
准确快速地诊断变压器故障对于提高生产效率、防止设备损坏具有重要意义。
传统的变压器故障诊断方法主要依靠技术人员的经验判断，存在着主观性强、诊断准确率低等问题。
而基于神经网络的方法能够通过大量的样本数据进行训练，具有自动学习的能力，能够更客观准确地识别故障类型和位置。
二、基于改进的神经网络方法1.数据预处理在使用神经网络进行变压器故障诊断之前，需要进行数据预处理。
常见的数据预处理方法包括数据采集、特征提取和数据标准化等。
通过对原始数据进行预处理，可以提高神经网络的训练效果和诊断准确率。
2.改进的神经网络模型为了提升神经网络在变压器故障诊断中的性能，研究者们通过改进神经网络模型来提高其学习能力和泛化能力。
例如，引入卷积神经网络（CNN）用于图像识别任务中，可以有效地提取变压器故障图像的特征信息。
3.特征选择与降维在训练神经网络之前，需要选择合适的特征作为输入。
传统的特征选择方法主要依赖于人工经验，存在着主观性强的问题。
因此，研究者们提出了各种自动特征选择和降维方法，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），以提高变压器故障诊断的准确率。
三、实验与结果分析本文通过实验验证了基于改进的神经网络在变压器故障诊断中的应用效果。
实验采用了包含多种故障类型的变压器故障数据集，并与传统的故障诊断方法进行对比。
实验结果表明，基于改进的神经网络方法在变压器故障诊断中具有显著的优势。
相比传统方法，改进的神经网络在准确率和速度上都取得了明显的提升。
这表明在变压器故障诊断领域，基于神经网络的方法具有更好的应用前景。
基于神经网络算法的变压器诊断
基于神经网络算法的变压器诊断摘要：电力变压器诊断是根据变压器故障特征，定故障的性质或者类别，为变压器的检修决策提供依据。
文章对变压器油溶解气体的来源、特点及产生原因进行分析，通过构建变压器油中溶解气体与变压器故障之间的对应关系的专家系统，运用神经网络算法对变压器进行全面诊断，仿真结果表面文章所示方法具有可行性。
1.神经网络算法基本原理神经网络算法（BP神经网络）是一种前向网络，利用反向传播学习算法进化学习。
目前神经网络算法已广泛应用于故障诊断、寿命预测、数据归类等方面。
典型神经网络算法包括：输入层、隐含层、输出层。
其拓扑如图1所示。
图1 神经网络拓扑图图1所示拓扑结构可知，当选取一组学习样本作为输入时，通过映射条件至隐含层，然后再经激活函数处理，反向输出到输出传播层，并在输出层获得神经元的网络输入响应；以降低实际输出和目标输出之差为优化条件，反向修正映射和激活函数连接权值，最后返回输入层。
如此过程反复交替，从而实现误差的减少。
1.变压器诊断模型文章通过对变压器常见故障进行诊断分析，得出变压器故障类型与特征气体之间关系如表1所示。
表1 变压器故障类型与特征气体之间关系表从表1可知，变压器故障后变压器油溶解气体核心为：、、、、五种气体。
因此将它们作为变压器故障特征提取量，通过比较、、三项值的大小来判断故障。
1.基于神经网络的变压器诊断过程从文章第二节可知，气体之间比值的不同对应不同的故障类型，因此可以构建三项值与故障类型对应关系，并将该关系作为神经网络的输入和输出进行训练。
由于变压器进行故障的诊断时，因为其内部油中的特性气体和自身问题件并不是线性的关系，所以选择非线性的Sigmoid函数来对其进行计算。
通过上述反向传播训练，得到适用于变压器诊断特点的神经网络权值模型。
运用得到的神经网络权值模型，输入实际数据，得到神经网络传播后的输出结果，该结果即为对应的变压器故障类型。
1.仿真实例文章收集了实际故障数据如表2所示。
深度学习五大特征
深度学习五大特征深度研究是机器研究领域中的一个重要分支，它的发展得益于计算能力的提升和大量的数据可用性。
深度研究以神经网络为基础，能够从数据中研究并构建模型，用于解决各种复杂的问题。
本文将介绍深度研究的背景和概述，让读者对深度研究有一个整体的了解。
以下是深度研究的五大特征：多层神经网络：深度研究的核心是多层神经网络模型。
多层神经网络可以通过多次非线性变换逐步提取数据的高级特征，并利用这些特征进行分类或预测。
大量的训练数据：深度研究的有效性依赖于大量的训练数据。
通过使用大规模的训练数据，深度研究模型可以更好地研究数据中的模式和规律，提高模型的准确性。
分布式计算：深度研究需要大量的计算资源来处理复杂的神经网络模型和大规模的数据集。
分布式计算可以将计算任务分散到多台计算机上，加速深度研究的训练和推理过程。
自动特征提取：传统的机器研究方法需要手工提取数据的特征，而深度研究可以自动从原始数据中研究到高级特征。
这减少了特征工程的工作量，提高了模型的效果。
端到端研究：深度研究的优势之一是可以进行端到端的研究。
即从原始数据输入到最终输出的整个过程都由神经网络模型完成，无需人工干预。
这使得深度研究模型能够更好地适应各种任务和数据。
深度研究的这五大特征使其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破，并在许多应用中展现了巨大的潜力。
深度研究的核心特征之一是多层神经网络。
多层神经网络涉及到神经网络的结构和层级。
它由多个神经网络层组成，每个层都有一定数量的神经元。
这些层逐层连接，并通过逐步提取特征的方式进行研究和训练。
多层神经网络的结构和层级深度提供了模型在研究任务中进行复杂特征表示的能力。
通过多个层次的计算，深度研究模型可以自动地从原始数据中提取高级的抽象特征，有助于解决复杂的问题和任务。
深度研究另一个重要特征是大规模数据集。
由于深度研究模型包含大量的参数，需要足够的数据来进行训练和优化。
大规模数据集可以提供丰富的样本信息，使得模型能够更好地进行特征研究和模式识别。
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果
国外近十年深度学习实证研究综述主题、情境、方法及结果一、概述：二、主题分类：计算机视觉：该主题主要关注图像识别、目标检测、图像生成等任务。
研究者利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、人脸识别、物体检测等任务上取得了显著成果。
自然语言处理：自然语言处理是深度学习的另一重要应用领域。
研究者使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变压器（Transformer）等模型进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务，推动了自然语言处理技术的发展。
语音识别与生成：深度学习在语音识别和语音合成方面也有广泛应用。
研究者利用深度学习模型进行语音特征提取、语音识别和语音合成，提高了语音技术的准确性和自然度。
游戏与人工智能：深度学习在游戏领域的应用也日益增多。
研究者利用深度学习模型进行游戏策略学习、游戏内容生成等任务，提高了游戏的智能性和趣味性。
医疗与健康：深度学习在医疗领域的应用也备受关注。
研究者利用深度学习模型进行疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等任务，为医疗健康领域的发展提供了有力支持。
这些主题分类展示了深度学习在不同领域和应用场景中的广泛应用和巨大潜力。
通过对这些主题的深入研究和分析，我们可以更好地理解深度学习的发展趋势和应用前景。
1. 计算机视觉在计算机视觉领域，深度学习技术的应用已经取得了显著的突破。
近年来，卷积神经网络（CNN）成为了该领域的主导模型，特别是在图像分类、目标检测、图像分割等方面。
AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等模型的出现，不断刷新了图像分类任务上的准确率记录。
主题：计算机视觉的核心任务是让机器能够像人一样“看懂”图像和视频，从而进行自动分析和理解。
深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建出复杂的网络结构，实现对图像的高效特征提取和分类。
情境：计算机视觉的应用场景非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安全监控等。
在这些场景中，深度学习模型需要处理的数据集往往规模庞大，且存在噪声、模糊等问题，因此模型的鲁棒性和泛化能力成为研究重点。
自适应控制理论的研究与应用
自适应控制理论的研究与应用随着计算机技术和控制理论的不断发展，自适应控制理论变得越来越重要，并被广泛应用于数控技术、物联网、机器人及许多其他领域。
自适应控制理论是一种能够让控制系统动态地自我调整的方法，能够适应环境的变化，降低系统的误差，提高系统性能，并保证系统的稳定性。
本文将介绍自适应控制理论的原理、分类、发展历程、应用以及未来发展方向。
一、自适应控制理论的原理自适应控制系统的核心思想是根据系统的输入和输出数据，对控制器进行调整，以提高系统对外部环境的适应能力。
自适应控制系统根据不同的系统性质，可以应用不同的算法，实现自我优化。
其基本原理为负反馈控制和参数调整，即预设系统控制目标和误差范围，当系统输出数据偏离预期值时，控制器会自动对参数进行调整，以达到期望的系统输出效果。
自适应控制理论可用于实时控制领域，也可用于长时间运行、高精度控制等领域。
二、自适应控制理论的分类根据调整方法不同，自适应控制理论可分为以下不同的分类。
1. 基于模型的自适应控制：基于数学模型和先验知识的自适应控制方法。
该方法需要建立一个准确的数学模型，并根据这个模型调整控制器参数以达到稳定控制的效果。
其中包括模型参考自适应控制、模型预测自适应控制、自适应模型识别控制等。
2. 基于神经网络的自适应控制：利用人工神经网络技术进行建模，并使用反向传播算法对神经网络进行训练，进行自适应控制。
该方法应用广泛，可以对复杂系统进行非线性建模，对控制器进行调整，以达到期望的控制效果。
3. 基于遗传算法的自适应控制：利用启发式算法，在变量空间内搜索最优解，并对参数进行优化。
该方法适用于非线性系统和多变量系统，控制器可以根据实时数据进行调整，准确的追踪系统反馈量。
三、自适应控制理论的发展历程自适应控制理论的发展可以追溯到20世纪50年代。
早期的自适应控制理论主要是用于电子电路自适应滤波和自适应平衡控制。
60年代中期，自适应控制理论逐步应用于工业控制领域。
脑神经网络的研究与分析
脑神经网络的研究与分析第一章研究背景随着人工智能技术的快速发展，机器学习已经成为了计算机科学领域研究的热点问题之一。
脑神经网络作为一种新兴的机器学习技术，已经引起了世界各地科学家的广泛关注和深入研究。
脑神经网络的研究和分析对于深入理解人脑内部运作机制以及开发更加高效、精准的人工智能系统都具有非常重要的意义。
第二章脑神经网络的概述脑神经网络可以视为一种模仿人脑的计算机系统。
它由多个神经元以及它们之间的连接组成，可以通过自我学习和适应来进行模式识别和预测等任务。
脑神经网络的运作原理主要包括前向传播、反向传播和权重调整三个阶段。
其中前向传播指的是输入数据经过神经网络前向传递后得到输出结果的过程；反向传播指的是根据输出结果计算误差并向后传递误差，并利用误差计算梯度进行权重调整的过程；权重调整则是通过梯度下降等方法根据反向传播计算出的误差为神经元之间的连接权重进行调整，从而使神经网络不断学习优化。
第三章脑神经网络的应用场景脑神经网络具有广泛的应用场景和潜在的商业价值。
其中最具代表性的应用之一便是图像识别。
脑神经网络可以通过学习大量图像来自动识别出图像中的目标物体，并实现自动标注、分类等功能，极大地提高了图像处理的效率和精度。
此外，在自动驾驶、语音识别、机器人控制等领域也都可以应用脑神经网络技术。
另外，脑神经网络对于医疗保健、金融领域的预测和分析、市场调研等方面也具有潜在的应用前景。
第四章脑神经网络存在的问题和挑战虽然脑神经网络技术在各个领域都有广泛的应用前景，但其本身还存在一些问题和挑战。
首先，脑神经网络的计算资源需求较大，需要大规模的计算机集群才能实现实时、高效的运行；其次，脑神经网络的训练时间较长，需要耗费大量的时间和人力成本；再次，脑神经网络的模型调参较为繁琐，需要经验丰富且技术水平较高的工程师才能调整得到最优效果。
此外，脑神经网络还存在着一些模型优化和可解释性等问题，需要进一步研究和改进。
第五章研究展望随着人工智能技术的不断发展，脑神经网络的应用前景和研究前景也将越来越广阔。
神经网络在汽车控制系统中的应用研究
神经网络在汽车控制系统中的应用研究一、引言汽车控制系统是现代汽车中至关重要的一部分，它负责控制和管理车辆的各种功能和行为，包括引擎控制、刹车系统、安全气囊等。
随着汽车技术的不断发展，神经网络作为一种强大的技术工具，被广泛应用于汽车控制系统中。
本文将探讨神经网络在汽车控制系统中的应用研究，详细介绍其原理、方法和优势。
二、神经网络的基本原理神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，它由大量的神经元以及相互连接的权重和阈值组成。
通过训练和学习，神经网络能够自动地调整权重和阈值，从而实现输入与输出之间的映射关系。
神经网络的基本原理包括了感知器、反向传播算法、激活函数等。
三、神经网络在汽车控制系统中的应用1. 发动机控制：神经网络可以通过学习和训练，根据驾驶员的需求和当前的道路状况，自动调整发动机的工作参数，实现最佳的动力输出和燃油利用率。
2. 刹车系统：神经网络可以通过学习刹车系统的工作原理和车辆的运动状态，实时判断是否需要进行刹车，并调整刹车力度和时间，提高刹车的安全性和稳定性。
3. 转向系统：神经网络可以通过学习车辆的转向角度和路面的状况，自动调整转向系统的参数，保持车辆的稳定性和操控性。
4. 安全气囊：神经网络可以通过学习车辆的撞击力和碰撞部位，判断是否需要触发安全气囊，并根据撞击力的大小和碰撞部位的位置，自动调整安全气囊的充气程度，保护驾驶员和乘客的安全。
四、神经网络在汽车控制系统中的优势1. 自适应性：神经网络可以通过学习和训练，自动地调整参数和权重，适应不同驾驶条件和道路状况，提高汽车的性能和安全性。
2. 实时性：神经网络的计算速度快，能够在极短的时间内对输入数据进行处理和分析，实现实时的控制和反馈。
3. 鲁棒性：神经网络可以容忍输入数据的噪声和干扰，具有较强的鲁棒性和稳定性，能够在复杂的驾驶环境中正常工作。
4. 自学习能力：神经网络可以通过学习和训练，自动地提取特征和规律，不需要人为地定义规则和设置参数，减少了人工干预的成本和工作量。
反向传播的原理
反向传播的原理反向传播是深度学习中一种重要的优化算法，它通过计算损失函数对网络中的参数进行调整，从而实现模型的训练和优化。
本文将从反向传播的原理进行详细介绍，以帮助读者更好地理解和运用这一算法。
一、反向传播的概念反向传播（Backpropagation）是一种基于梯度下降的优化算法，它主要用于计算深度神经网络中的参数更新。
在深度学习中，我们通常通过最小化损失函数来优化模型，而反向传播算法能够帮助我们计算损失函数对每个参数的梯度，进而更新参数。
二、反向传播的基本思想反向传播的基本思想是通过链式法则将损失函数的梯度从输出层向输入层逐层传递，从而计算每个参数的梯度。
具体而言，反向传播可以分为两个步骤：前向传播和反向传播。
1. 前向传播前向传播是指从输入层到输出层的信息传递过程。
在前向传播中，我们将输入数据通过网络的每一层进行计算，直到得到输出结果。
在这个过程中，我们需要保存每一层的中间结果，以便在反向传播中使用。
2. 反向传播反向传播是指从输出层到输入层的梯度计算过程。
在反向传播中，我们根据链式法则从输出层开始逐层计算参数的梯度。
具体而言，我们首先计算输出层的梯度，然后再逐层向前计算每一层的梯度，直到计算到输入层。
三、反向传播的计算过程反向传播的计算过程可以分为两个步骤：计算梯度和更新参数。
1. 计算梯度在计算梯度的过程中，我们首先需要计算输出层的梯度。
对于损失函数L和输出层的输出值y，输出层的梯度可以通过以下公式计算得到：∂L/∂y = (y - t)其中，t是实际标签值。
通过这个公式，我们可以得到输出层的梯度。
然后，我们可以根据输出层的梯度逐层向前计算每一层的梯度。
对于每一层的梯度计算，我们可以使用以下公式：∂L/∂z = (∂L/∂y) * (∂y/∂z)其中，z是每一层的输入值。
通过这个公式，我们可以得到每一层的梯度。
2. 更新参数在计算完所有参数的梯度之后，我们可以使用梯度下降算法来更新参数。
BP神经网络在医疗保险统筹基金支付风险识别中的应用研究的开题报告
BP神经网络在医疗保险统筹基金支付风险识别中的应用研究的开题报告一、研究背景与意义如今，医疗保险在我国的重要性日益凸显，特别是医疗保险的统筹基金支付风险的管理问题，对于保障群众就医的权益、保证基金的可持续发展至关重要。
然而，由于医疗保险个人账户管理的局限性，就医费用的大量报销使得基金支付风险成为了医疗保险管理的瓶颈之一。
在这种情况下，如何准确、高效、科学地对医疗保险的风险进行识别、预测和防范，已成为当前医疗保险管理研究的重点之一。
基于这个背景，本文将采用BP神经网络的方法，对医疗保险统筹基金支付风险进行研究，旨在提高基金的管理效率和质量，推动我国医疗保险管理水平的提高。
二、研究内容和计划本文主要研究BP神经网络在医疗保险统筹基金支付风险识别中的应用，具体研究内容包括：1.构建BP神经网络模型，建立医疗保险统筹基金支付风险的预测模型。
2.基于历史数据和经验知识，选择和提取与医疗保险风险相关的特征指标，建立输入向量。
3.根据历史数据和其他相关信息，设置适当的训练集和测试集，并进行训练和测试，评估模型的预测性能。
4.基于预测结果，分析支付风险的成因和影响因素，提出相应的措施和建议，为基金的管理提供决策支持。
研究计划如下：第一年：对BP神经网络的相关理论进行深入学习和了解，收集各种医疗保险风险的特征指标和相关数据，构建BP神经网络预测模型。
第二年：建立输入向量和训练集、测试集，进行模型的训练和测试，并对预测结果进行评估和分析，以便确定模型的最佳参数和性能指标。
第三年：对模型的预测结果进行分析和解释，并提出相应的管理措施和建议，为医疗保险管理提供决策支持。
三、预期成果和意义通过本文的研究，预期可以得到以下成果：1.建立一种基于BP神经网络的医疗保险统筹基金支付风险预测模型，提高风险管理的预测准确度和效率。
2.通过对风险的分析和预测，提出相应的管理措施和建议，为基金的管理和医疗保险的可持续发展提供决策支持。
改进的神经网络在变压器故障诊断中的应用
般过 热 总 烃 较 高 ， ２ ２＜ Ｌ Ｌ ＣＨ ５ ／
总烃高 ， ｚ ２＞５ ／ Ｃ Ｈ ＣＨ Ｉ Ｌ， ２ ２未构 成 总烃 主 要成 严重过热 份 Ｈ２ 高 较
实验证 明， 生境遗传 算法优化 的 Ｂ 小 Ｐ神经 网络有 效改 善 了
了深入 的研究 ， 提出 了各 种诊 断方法 ， 主要有油 溶解 气体分
析法 （ ｉ ｏ ｅ ａｅ ｎ ｙｉ， Ｇ 、 Ｄｓ ｌ ｄＧ ｓｓＡ ａ ｓ Ｄ Ａ） 电气试验法 、 ｓｖ ｌ ｓ 局部放 电
网络初值不合理 的问题 ， 稳定性好 ， 收敛速度快 ， 收敛成 功率 达 ９％ ， ７ 故障诊断正确 率达 到 ９ ％ ， ６ 较其它传统算 法有 很大
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ａ ｈ ｄ ａ ｎ ｓｓ Ｆ ｎ ｉ ｇ ｏ ｉ ；Ｎｅ ｒ ｅｗ ｒ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋ；Ｎｉｈ ｅ ｅ ｉ ｇ ｒ ｈ ；Ｂ ｃ ｒ ｐ ｇ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｌ ｃ ｅ ｇ ｎ ｔ ａ ｏ ｔ ｍｓ ａ ｋ ｐ ｏ ａ ａ ｉ ｏ ｉ ｍ ｃｌ ｉ ｏ ｌ ｔ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： ｅ ｅ ｒ ｈ ｔｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｔ ｓｏ ｍｅ ｕｔｄａ ｎ ｓｓ ｈ ａｅ ｔ ａ ｌ ｒｎ ｆｒ ｒｃ ｎ ｂ ０ ｎ ｍｅ Ｒ ｓ ａ ｃ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ａ ｆ ｒ ｒ ａ ｌ ｉｇ ｏ ｉ．Ｔ ｅｌｔ ｎ ｕ ｔ ｉ ｔａ ｓ ｍｅ ａ ｅ ｆｕ ｄ ｔ — ｒ ｎ ｆ ｆ ｓｎ ｏ ｉ ｌ ｈ ｏ ｇ ｅ ｑ ａ ｉ ｔ ｅ ａ ｄ ｑ ａ ｔ ａｉ ｅ ａ ａｙ ｉ ｏ ｈ ａ ｉ ｏｖ ｄ ｉ ｒ ｓ ｒ ｅ ｉ． ｕ ｈ ｒ ｂ ｅ ｆｓｏ ｙ ｔｒ ｕ ｈ ｔ ｕ ｌ ａｉ ｕ ｎ ｉ ｔ ｌ ｓｓ ｆｔ ｅ ｇ ｓ ｄ ｓ ｌｅ ｎ ｔ ｈ ｔ ｖ ｎ ｔ ｖ ｎ ｓ ｎ ｏ ａ ｆｍ ｒ ｏｌ Ｂ ｔｔｅ ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｏ ｌｗ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｉ ｓａ ｉ ｔ ｘ ｓ ｉ ｈ ｉｇ ｏ ｉ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ ａ ｒｓ ｎ ，ｗｈｃ ｅ ｄ ｏ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｐ ｅ ｎ ｎ ｔｂ ｌ ｙ ｅ ｉｔ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｔｐ ｅ ｅ ｔ ｉ ｉｈ ｌ ａ ｓ ｔ ｌｗ ｃ ｕ ａ ｙ ｒ ｔ． Ｉ ｒ ｅ ｏｖ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｌ ｉ ｒ ｖ ｄ ｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｒ ｄ ｌ ｆ ｉｈ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｗａ ｏ ａ ｃ ｒ ｃ ａｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｓ ｌｅ ｔ ｒ ｂ ｅ ，ａ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｒ ｎ ｔ ｏ ｋ ｍｏ ｅ ｃ ｅ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ｏ ｈ ｌ ｌ ｏｎ ｃ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｔｍａ ｅ ０ ｄ ｕ ｅ ｏ ｅ ｒ ｈ ｎ ｉ ｔ ｆ ｉ ｈ ｅ ｅｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｎ ｈ ｏ ｌ ｅ ｒｒ ｆ ｃｉｎ ａ ｄ ａ ｓ ｃａ ｒ ｓ ｎ ｅ ．Ｉ ｋ ｓｇ ｏ ｓ ｆｓ ａｃ ｉ ｇａ ｌ ｙ ｏ ｃ ｅ ｇ ｎ ｔ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｔ ｅ ｎ ｎ ｉ ａ ｅ ｅ ｔ ｎ ｓ ｏ ｉ— ｂ ｉ ｎ ｃ ｔ ｎ ｌ ｏ ｔ ｎ ｌａ ｎｎ ｉ ｔ ｆ ｈ ｅ ｒｌｎ ｔ ｏ ｋ，ａ ｄ ｏ ｔ ｚ ｓ ｔ ｅ ｉ ｉ ａ ｏ ｎ ｃｉ ｎ ｗｅｇ ｔ ｎ ｈ ｅ ｈ ｌ ｓ ｏ ｈ ｅ ｒ ｌ ｉ ｅ ｒ ｉ ｇ ａ ｌ ｙ ｏ ｅ ｎ ｕ ａ ｅｗ ｒ ｏ ｂ ｉ ｔ ｎ ｐ ｉ ｅ ｈ ｎｔ ｌｃ ｎ ｅ ｔ ｉｈ ｓ ａ ｄ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｆｔ ｅ ｎ ｕ ａ ｍｉ ｉ ｏ ｎ ｔ ｒ ｈ ｏ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔ ｍ ，ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ａ ｄ ｔｓｓ ｔ ｅ ｎ ｔ ｏ ｋ ｅ ｗｏ ｋ ｔｒ ｕ ｈ ｔ ｉｈ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｃ ｉ ｈ ｎ ｔ ｎ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｗ ｒ ．Ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｏ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔｓ ｏ ａ ｈ ｅ ｕ ｔ ｆ ｔｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｈ ｗｓ ｉ ｔ ａ ，ｃ ｍｐ ｒｄ ｗ ｔ ｈ ｒ ｄｔ ｎ ｔ ｏ ｈ ｔ ｏ ａ ｅ ｉ ｔ ｅ ｔ ｉ ｏ ａ ｍｅ ｄ，ｔ ｅｉ ｒ ｖ ｄ ｍｏ ｅ ｓｅ ｅ ｔ ｅ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅ ｒ ｔ ，ｓａ ｉ ｔ ｆ ｈ ａ ｉ ｌ ｈ ｈ ｍｐ ｅ ｄ ｌ ｆ ｃ ｉ ｏ ｉ ｒ ｖ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ａｅ ｔｂ ｌ ｙ ｏ ｏ ｉ ｖ ｉ
基于神经网络优化的方法参数寻优技术研究
基于神经网络优化的方法参数寻优技术研究一、绪论随着机器学习和人工智能的不断发展，神经网络作为一种重要的模型已经被广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理等。
对于神经网络的训练和应用，参数寻优是关键问题之一。
传统的参数寻优方法存在着很多问题，比如易陷入局部最优等，这限制了神经网络的发展。
针对这些问题，基于神经网络优化的方法参数寻优技术应运而生。
二、基本原理基于神经网络优化的方法参数寻优技术是利用神经网络模型来求解最优化问题。
因为神经网络具有非线性、并行等特点，能够优化目标函数，所以在参数寻优问题上具有很大的优势。
其基本原理是将待优化的参数视为神经网络中的权重和偏置，然后通过反向传播算法不断更新这些参数，使得目标函数不断逼近最优值，实现对网络的优化。
三、常见方法1. 梯度下降法梯度下降法是一种常见的优化方法，在神经网络中也得到了广泛的应用。
它利用负梯度方向来更新权重参数，使得目标函数在当前点向最优方向下降。
然而，梯度下降法容易陷入局部最优，同时梯度爆炸和梯度消失等问题也限制了其在神经网络中的应用。
2. 优化器优化器是一种广泛应用于神经网络优化的类别。
它通过动态调整学习率、正则化等参数来优化目标函数，使用起来比梯度下降法更加灵活并且准确。
常见的优化器有Adam、RMSprop等。
在实际应用中，优化器的性能也受到一些因素的影响，例如批处理的大小、学习率的初始值等。
3. 遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传规律的优化方法，其主要通过交配、变异和选择等过程来搜索最优解。
在神经网络优化中，遗传算法的主要优势在于能够避免陷入局部最优，同时具有全局寻优的能力。
四、优化技巧1. 正则化正则化是一种防止过拟合的方法，在神经网络中得到了广泛的应用。
使用正则化方法可以约束权重的大小，使得网络更加容易泛化，避免对训练数据的过度拟合。
2. DropoutDropout是一种强制信道随机丢弃的方法，它可以减少过拟合的发生。
基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断
基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【摘要】引入动态变异操作来优化粒子群算法,同时将改进的粒子群优化算法和误差反向传播的算法相结合,构成混合算法,用于训练人工神经网络,并将该混合算法应用于变压器的故障诊断.仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度;诊断结果表明,该算法有利于提高变压器故障诊断的正确率.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2014(030)003【总页数】5页(P243-247)【关键词】粒子群优化算法;误差反向传播;动态变异;变压器故障诊断【作者】张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;国网浙江宁波市鄞州区供电公司,浙江宁波315100;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TM41;TM407;TP183变压器作为电力系统的重要设备，其运行的可靠性直接影响整个电力系统的安全性和经济性.在现有的变压器故障诊断方法中，油中溶解气体分析技术为常用手段之一，但由于变压器发生故障时与多种因素存在耦合，很难通过理论分析获得油中特征气体浓度到变压器故障类型的映射.多层前馈神经网络具有很强的非线性映射能力，非常适合特征气体浓度到变压器故障类型的映射，因此它在变压器故障诊断中得到了广泛应用.误差反向传播（Error Back Propagation）算法及其改进算法可以有效提高训练的收敛速度.［1-2］由于误差曲线的复杂性，随机选择的初始值往往在局部极小点附近，需要增加网络规模才能满足训练结果，这导致训练后的网络泛化能力下降.采用粒子群算法来获得网络的初始权值和阈值可以提高其收敛性能.［2-3］1 BP神经网络算法BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其主要特点是信号前向传递，误差反向传播.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态，如果前向传播输出与期望输出的误差达不到预期的精度，则会沿着误差的负梯度方向来调整各层神经元的权值和阈值.如此反复，直至网络误差达到预期精度.［1-2］由此可知，BP神经网络是基于梯度下降法的，不考虑以前的经验积累，学习过程收敛缓慢，易陷入局部极小值.对于这一问题，本文采用附加动量方法加以解决.带附加动量的权值学习公式为：式中：w（k），w（k－1），w（k－2）——k，k－1，k－2时刻的权值; a——动量学习率.2 PSO算法及其改进2.1 标准粒子群算法粒子群算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值，粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现在可解空间中的寻优.［2-4］.标准粒子群算法的极值寻优算法流程如图1所示.假设在一个D维的搜索空间中，由n个粒子组成的种群为X=（X1，X2，X3，…，Xn），其中第i个粒子表示一个D维的向量X i=（xi1，xi2，xi3，…，xiD）T，代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置，也代表问题的一个潜在解.根据目标函数即可计算出每个粒子Xi对应的适应度值.在每一次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置.粒子速度和位置的更新公式为：式中，Vid——第i个粒子的速度;Xid——第i个粒子的位置;Pid——个体极值;Pgd——群体极值;w——惯性权重;k——当前迭代次数;c1，c2——加速度因子，是非负的常数;r1，r2——分布于［0，1］之间的随机数.图1 PSO算法流程2.2 引入动态变异的改进粒子群算法虽然粒子群优化算法收敛快，具有很强的通用性，但同时也存在着容易早熟收敛、收敛精度较低、后期迭代效率不高等缺点.［4］因为在迭代过程中，所有粒子都向最佳位置逼近.如果该位置是一局部最佳位置，粒子群就无法在解空间内重新进行搜索，从而陷入局部最优解，而无法找到全局最优解.在PSO算法中引入变异操作，即对某些粒子以一定的概率重新初始化.变异操作拓展了在迭代过程中不断缩小的种群搜索空间，使得粒子能够跳出先前搜索到的最优位置，在更大空间中展开搜索，同时又保持了种群的多样性，提高了算法找到全局最优值的可能性.本文引入线性动态变异算子，即：式中：P（n）——当前变异概率;n——当前迭代次数;N——最大迭代次数;P max，P min——最大变异概率和最小变异概率.刚开始迭代时，种群以一个极小的概率发生变异，几乎不发生变异，至迭代后期，变异概率迅速扩大，粒子可以迅速跳出当前搜索区域，在更大的区域内寻找最优解.3 改进粒子群算法优化神经网络及网络模型3.1 改进粒子群算法优化神经网络改进粒子群算法优化神经网络分为神经网络结构确定、粒子群算法优化和神经网络预测3部分.首先，根据待解决问题的输入参数个数和输出参数个数确定神经网络的拓扑结构，进而可以根据阈值和权值的个数确定粒子群的个体长度.然后，利用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值，其中每个粒子个体都包含了一个网络所有的权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，粒子群算法通过迭代搜索最优适应度值对应的个体.最后，粒子群算法将找到的最优个体赋值给神经网络，使神经网络获得初始权值和阈值，网络经过训练后，预测输出.算法流程如图2所示.适应度函数选取网络训练后预测输出和期望输出之间的误差绝对值之和，其计算公式为：式中：yi——网络预测输出;Yi——网络期望输出;n——测试样本总数;k——常数系数.图2 混合算法流程3.2 网络模型相关统计资料表明，放电性故障和过热性故障是变压器故障的主要类型.油中气体的成份、产气速率和含量可以很好地反应这两大类故障.［5-6］为防止神经网络输入参数过多而导致饱和，本文利用变压器油中H2，CH4，C2H6，C2 H4，C2 H2共5种气体数据，以它们之间的比值（C2 H2/ C2 H4，CH4/H2，C2 H4/C2 H6）作为故障特征量，其中以3个比值作为神经网络的输入向量.采用无故障、中低温过热、高温过热、局部放电、低能量放电、高能量放电6种故障类型作为神经网络的输出向量.当变压器出现某种故障类型时，该对应的故障类型期望输出为1，而其他类型的期望输出为0.4 实例分析本文搜集的各类故障情况数据及正常运行数据共计163组，［5，7-9］，其中无故障22组，占13.50%;中低温过热40组，占24.54%;高温过热46组，占28.22%;局部放电10组，占6.13%;低能量放电5组，占3.07%;高能量放电40组，占24.54%.［7-9］为保证网络的可靠性和通用性，将不同故障状况的数据分别随机打乱后重新排序，按比例取其中前100组数据作为训练数据，余下63组数据作为测试数据.在构建神经网络时，隐含层节点数的选择至关重要，如果隐含层节点数太少，神经网络难以建立复杂的映射关系，网络预测误差较大;如果隐含层节点数过多，网络学习时间增加，可能会出现“过拟合”现象［2，5，9］.隐含层节点数分别取1至46，获得46组网络预测误差数据，其中，当隐含层节点数为4，5，29，31，35，36时，网络预测误差相对最小.部分隐含层节点数对应的网络误差如表1所示.考虑到样本数目为100组及逼近映射的复杂程度，本文神经网络隐含层神经元确定为35个.表1 部分隐含层节点数神经网络预测误差隐含层节点数网络预测误差和隐含层节点数网络预测误差和46.611 5 31 46.170 9 5 45.063 9 35 44.025 2 29 47.598 1 36 48.648 6 4神经网络选用3－35－6的结构.综合考虑种群个体的长度、寻找全局最优解的速度和运行所需时间，确定种群规模为30，最大迭代次数为300;迭代初期种群基本不发生变异，而迭代后期种群将以较大的变异概率来保证种群的多样性，同时为了保留每一代的最优个体，变异概率不应过大，综合考虑，最大变异概率和最小变异概率分别取为0.35和0.01.根据确定的神经网络结构，分别采用相同层次网络结构的BP神经网络、PSO-BP 神经网络、改进PSO-BP神经网络进行学习训练，预测输出.3 种网络结构的训练误差如图3所示.3种网络结构的训练误差对比如图4所示.由图3和图4可以看出，无优化的BP网络训练误差明显大于优化后的BP网络，而与标准粒子群优化的BP网络相比，改进的粒子群优化BP网络可以以较少的代数得到充分训练，同时也具有更小的训练误差，由此说明本方法是可行的.3 种算法的诊断结果如表2所示.对于每一类具体的故障类型，改进PSO-BP算法诊断结果如表3所示.从表2可以看出，与传统BP算法和PSO优化BP网络算法相比，本文所采用的改进PSO-BP算法具有更高的准确率.图3 3种网络结构的训练误差图4 3种网络结构的训练误差对比从表3可以看出，由于之前网络训练时局部放电和无故障类型的训练数据较少，没有建立良好的映射关系，导致这两类故障类型的正确率不高.而对于局部放电，虽然用于网络训练的数据同样很少，但诊断结果正确，其原因是用于测试该类故障的样本数据与之前该类故障的测试数据较接近.选取3个典型故障样本数据如表4所示，改进PSO优化BP网络的预测输出结果如表5所示.表2 不同算法的诊断结果%诊断算法正确率BP 82.52 PSO-BP 85.71改进PSO-BP 87.30表3 改进PSO-BP算法的诊断结果故障类型正确数/测试样本数正确率/%无故障6/8 75.0中低温过热14/16 87.5高温过热18/18 100.0局部放电2/4 50.0低能放电1/1 100.0高能放电14/16 87.5表4 变压器油中溶解气体体积分数的比值（10e-6）样本C2 H2/C2 H4 CH4/H2 C2 H4/C2 H6 1 228 6 2 9.864 4 0.369 6 1.000 0 3 0.130 1 1.022 4 11.230 8 0.019 6 1.247 0 10.表5 改进PSO优化BP网络的预测输出结果样本无故障中低温过热高温过热局部放电低能放电高能放电1－0.012 7－0.023 5 0.793 0 0.027 0－0.015 3 0.212 0 2 0.168 6－0.223 2 0.603 3－0.078 3 1.056 9－0.478 8 3－0.046 1－0.119 1 0.704 1 0.070 6－0.002 9 0.395 63 个典型样本用三比值法判断为高温过热、低能放电和高温过热，这与预测输出结果相同.5 结语将动态变异引入标准粒子群算法来优化神经网络，该改进算法可以有效避免标准粒子群优化神经网络算法易陷入局部极小值的缺陷，同时又可以有效提高算法的计算精度、收敛速度及网络的稳定性.该改进算法提高了变压器故障诊断的准确率，具有较好的推广应用价值.（编辑胡小萍）【相关文献】［1］高骏，何俊佳.量子遗传神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用［J］.中国电机工程学报，2010，30（30）： 121-127.［2］史疯，王小川，郁磊，等.MATLAB神经网络30个案例分析［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2010：236-242.［3］程加堂，熊伟，徐绍坤，等.基于改进粒子群优化神经网络的电力变压器故障诊断［J］.高压电器，2012，48（2）： 42-45.［4］魏星，舒乃秋，崔鹏程，等.基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断［J］.电力系统自动化，2006，30（7）：46-50.［5］段侯峰.基于遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断［D］.北京：北京交通大学，2008. ［6］程加堂，熊伟.灰色神经网络在变压器故障诊断中的应用［J］.高压电器，2010，46（8）：56-58.［7］王少芳，蔡金锭，刘庆珍.基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断［J］.电网技术，2004，28（4）：30-33.［8］王少芳，蔡金锭.GA-BP混合算法在变压器色谱诊断法中的应用［J］.高电压技术，2003，29（7）：3-6.［9］刘宁.基于DGA的量子神经网络在变压器状态检修中的应用研究［D］.吉林：东北电力大学，2010.。
反向传播神经网络算法的改进与优化研究
反向传播神经网络算法的改进与优化研究反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network，BPN）是一种基于梯度下降算法的神经网络模型，被广泛应用于机器学习、数据挖掘和模式识别等领域。
但是，随着数据量和模型复杂度的增加，BPN算法面临着训练速度慢、过拟合、梯度消失等问题。
因此，对BPN算法的改进和优化一直是研究的热点之一。
本文将从三个方面探讨BPN算法的改进和优化，分别是：优化算法、正则化技术和网络结构设计。
一、优化算法1.1. 随机梯度下降算法BPN算法的核心是梯度下降算法，它的基本思想是通过求解代价函数的导数来更新网络参数。
但是，普通的梯度下降算法存在两个问题：一是训练速度缓慢，因为每次更新参数需要遍历整个数据集；二是容易陷入局部最优解。
随机梯度下降算法可以有效地解决这两个问题。
它的基本思想是每次随机选取一个样本更新参数。
这样做的好处是可以加速训练速度，同时也可以跳出局部最优解的限制。
但是，随机梯度下降算法存在一个缺点，就是很难收敛到全局最优解。
因此，通常需要将随机梯度下降算法和其他优化算法结合起来使用。
1.2. 自适应学习率算法在梯度下降算法中，学习率（learning rate）是一个重要的超参数，它控制着每次参数更新的步长。
如果学习率过大，会导致梯度震荡，无法收敛；如果学习率过小，会导致训练速度慢。
因此，如何选取合适的学习率一直是一个难题。
自适应学习率算法可以有效地解决这个问题。
它的基本思想是根据梯度的大小自适应地调整学习率。
具体来说，如果梯度较小，就可以适当增大学习率，加快参数更新的速度；如果梯度较大，就可以适当减小学习率，避免震荡。
常见的自适应学习率算法有Adadelta、Adagrad和Adam等。
二、正则化技术正则化技术是一种有效的防止过拟合的方法，它的基本思想是通过对参数进行约束来控制模型的复杂度，从而防止模型过于复杂而无法泛化。
常见的正则化技术有L1正则化、L2正则化和Dropout等。
如何使用反向传播算法进行神经网络训练
神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型，用于模拟人类大脑的学习和推理能力。
神经网络的训练是指通过输入数据和期望输出数据，调整网络参数，使得网络可以正确地对输入数据进行分类或预测。
反向传播算法是一种用于神经网络训练的方法，通过不断地调整网络参数，使得网络的输出和期望输出尽可能接近，从而实现对网络的训练。
本文将介绍如何使用反向传播算法进行神经网络训练。
神经网络的结构一般包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入数据，隐藏层对输入数据进行处理，输出层输出网络的预测结果。
神经网络的训练过程就是调整网络中的权重和偏置，使得网络的输出结果尽可能接近期望输出结果。
反向传播算法就是用来调整这些权重和偏置的方法。
反向传播算法的核心思想是通过计算网络输出和期望输出之间的误差，然后将误差逆向传播到网络中的各个层，从而调整每个神经元的权重和偏置。
首先，我们需要定义一个损失函数来衡量网络输出和期望输出之间的差异。
常用的损失函数包括均方差损失函数和交叉熵损失函数。
均方差损失函数适用于回归问题，而交叉熵损失函数适用于分类问题。
接下来，我们需要计算损失函数对网络中的权重和偏置的梯度，即反向传播的关键步骤。
反向传播算法通过链式法则来计算损失函数对权重和偏置的梯度，然后利用梯度下降算法来更新网络中的参数。
梯度下降算法是一种优化算法，通过沿着梯度的方向不断调整参数，使得损失函数逐渐减小，最终收敛到局部最优解。
在实际应用中，反向传播算法需要经过多次迭代才能收敛到最优解。
为了提高训练效率和避免过拟合，通常会采用一些技巧来优化反向传播算法。
例如，可以使用随机梯度下降算法来加速训练过程，还可以采用正则化技术来防止过拟合。
除了以上提到的一些基本概念和方法，还有一些其他的细节需要注意。
比如，选择合适的激活函数来增加网络的非线性表达能力，对数据进行预处理来加速训练过程，以及对网络结构进行调整来提高网络的性能等等。
总之，反向传播算法是一种非常重要的神经网络训练方法，通过不断地调整网络参数，使得网络可以更准确地对输入数据进行分类或预测。
反向传播算法在神经网络中的应用
反向传播算法在神经网络中的应用随着信息时代的发展，神经网络已经成为了人工智能领域中最为重要的研究方向之一。
其中，反向传播算法是神经网络中的一种重要算法，它可以在复杂的神经网络中进行反向传播误差，从而优化神经网络的训练过程。
本文将从反向传播算法的基本原理、应用场景和实现方法等方面，探讨反向传播算法在神经网络中的应用。
一、反向传播算法的基本原理反向传播算法的基本原理是利用梯度下降法来调整神经网络中的权重和偏置，从而使神经网络的输出结果更接近于目标结果。
具体来说，反向传播算法需要以下步骤：1.前向传播：将神经网络的输入信号经过一系列的加权、激活操作后，计算出神经网络的输出结果。
2.计算误差：将神经网络的输出结果与目标结果进行比较，得出神经网络的误差。
3.反向传播误差：将误差从输出层向输入层反向传播，更新神经网络中的权重和偏置。
4.重复训练：不断重复以上步骤，直到神经网络的输出和目标结果非常接近为止。
二、反向传播算法的应用场景反向传播算法可以应用于各种神经网络模型，包括前馈神经网络、递归神经网络和卷积神经网络等。
它也可以用于各种机器学习领域，如分类、回归、聚类等。
其中，分类问题是应用反向传播算法最为广泛的领域之一。
比如，在人脸识别中，可以用神经网络进行分类判断，判断一张图片是否为某个人的照片。
而在自然语言处理领域，反向传播算法也被广泛应用于文本分类任务中，如垃圾邮件过滤、情感分析等。
三、反向传播算法的实现方法反向传播算法的实现方法主要有两种：基于矩阵计算的方法和基于符号计算的方法。
基于矩阵计算的方法是利用矩阵乘法来计算神经网络中的加权和，然后再利用激活函数进行加权和的非线性变换。
这种方法实现简单、计算速度快，但对于复杂的神经网络，计算时间和空间复杂度会非常高。
基于符号计算的方法则是利用符号微积分来计算神经网络的梯度信息，然后再利用自动微分技术进行反向传播。
这种方法计算过程比较复杂，但可以精准地计算梯度信息，因此在大型深度神经网络的训练中应用广泛。
反向传播算法的基本原理
反向传播算法的基本原理在人工智能领域中，神经网络是一种重要的模型，用于模拟生物神经元的工作方式，从而实现学习和推理能力。
而神经网络的训练过程中，反向传播算法是一种常用的方法，用于调整网络中的参数，使得网络能够更好地拟合训练数据。
一、神经网络的基本结构神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外部输入数据，隐藏层进行信息处理，输出层产生最终的输出结果。
在神经网络中，每个神经元都有权重和偏置，这些参数需要进行调整，以使网络的输出尽可能接近期望的输出。
二、前向传播在进行反向传播算法之前，首先需要了解神经网络的前向传播过程。
在前向传播中，输入数据从输入层经过隐藏层传递到输出层，每层的输出都是通过激活函数进行处理的。
具体而言，前向传播的过程可以描述为：1. 输入数据经过输入层到达隐藏层，隐藏层的每个神经元对输入数据进行加权求和，并经过激活函数处理后传递到下一层。
2. 隐藏层的输出再经过加权求和和激活函数处理，最终到达输出层，输出层的输出即为网络的最终输出结果。
3. 对比输出结果和期望输出结果，计算误差，即网络的预测值与实际值之间的差距。
三、反向传播在前向传播得到输出结果和计算误差之后，就需要进行反向传播过程，通过调整参数来减小误差。
具体而言，反向传播的过程可以描述为：1. 计算输出层神经元的误差项，即网络输出值与期望输出值之间的差值。
2. 将输出层的误差项向前传播，通过链式法则计算隐藏层的误差项。
3. 根据误差项，调整网络中的权重和偏置，使得网络的输出尽可能接近期望输出。
四、梯度下降在反向传播过程中，梯度下降是一种常用的调整参数的方法。
梯度下降的思想是通过计算损失函数关于参数的梯度，找到使得损失函数最小化的参数值。
具体而言，梯度下降的过程可以描述为：1. 计算损失函数关于参数的梯度，即参数对损失函数的偏导数。
2. 根据梯度的方向和大小，调整参数的取值，使得损失函数逐渐减小。
3. 重复上述过程，直到损失函数达到最小值，参数收敛。
反向传播原理
反向传播原理反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的常见方法，它通过计算神经网络中每个参数对损失函数的梯度，然后利用梯度下降法来更新参数，从而使得网络能够不断优化模型，提高预测准确性。
在深度学习领域，反向传播被广泛应用于各种神经网络结构中，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
本文将介绍反向传播的原理及其在神经网络训练中的作用。
反向传播的原理可以简单描述为，首先，通过前向传播计算神经网络的输出，然后计算输出与实际标签之间的误差，接着通过反向传播算法计算每个参数对误差的梯度，最后利用梯度下降法更新参数。
下面将详细介绍反向传播的具体步骤。
首先，进行前向传播计算。
在前向传播过程中，输入数据经过神经网络的各层，逐层进行加权求和和激活函数处理，最终得到网络的输出。
这一步是为了得到网络对输入数据的预测结果。
接着，计算损失函数。
损失函数用于衡量网络的预测输出与实际标签之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失函数等。
通过损失函数的计算，可以得到网络的预测误差。
然后，进行反向传播计算梯度。
反向传播的关键步骤是计算每个参数对损失函数的梯度，这一步利用链式法则进行计算。
首先计算输出层的梯度，然后逐层向前计算每个参数的梯度，直到输入层。
这一步得到的梯度将指导参数的更新方向。
最后，利用梯度下降法更新参数。
得到参数的梯度之后，可以利用梯度下降法来更新参数，使得损失函数逐渐减小。
梯度下降法是一种常见的优化方法，通过不断沿着梯度的反方向更新参数，从而使得网络逐渐收敛到局部最优解。
通过上述步骤，反向传播可以有效地训练神经网络，使得网络能够逐渐提高预测准确性。
在实际应用中，反向传播算法结合优化方法和各种神经网络结构，能够处理各种复杂的任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
总之，反向传播是深度学习领域中一种重要的训练方法，通过计算参数的梯度，利用梯度下降法来更新参数，从而使得神经网络能够不断优化模型。
反向传播 例子
反向传播例子反向传播是神经网络中一种常用的优化算法，用于计算损失函数对网络参数的梯度，从而实现网络参数的更新。
在反向传播算法中，信息从网络的输出层向输入层进行传递，通过计算梯度来更新网络参数，以最小化损失函数。
下面是关于反向传播的例子：1. 反向传播的基本原理反向传播算法基于链式法则，通过反向计算梯度来更新网络参数。
它将损失函数对输出层的输出进行微分，然后逐层向后传递，计算每一层的梯度，并根据梯度来更新参数。
2. 反向传播的计算过程对于一个简单的神经网络，反向传播的计算过程可以分为三个步骤：前向传播、计算损失函数的梯度、反向传播更新参数。
3. 反向传播的应用反向传播算法广泛应用于深度学习领域，如图像分类、目标检测、语音识别等。
它通过计算梯度来优化网络模型，提高模型的准确性和泛化能力。
4. 反向传播的改进方法为了提高反向传播算法的性能，研究者们提出了一些改进方法，如动量法、学习率衰减、正则化等。
这些方法可以加速收敛、防止过拟合等。
5. 反向传播的局限性尽管反向传播算法在深度学习中取得了巨大的成功，但它仍然存在一些局限性。
例如，反向传播算法对于非凸优化问题可能会陷入局部最优解。
6. 反向传播的发展历程反向传播算法最早由Rumelhart等人提出，经过几十年的发展，已经成为深度学习领域的核心算法之一。
随着计算机硬件的不断进步，反向传播算法在实际应用中的规模和复杂性也不断提高。
7. 反向传播的未来发展方向随着深度学习的快速发展，反向传播算法仍然有很大的发展空间。
未来的研究方向包括改进反向传播算法的收敛速度和稳定性，以及解决深度学习中的一些挑战性问题。
8. 反向传播在自然语言处理中的应用反向传播算法不仅可以应用于图像处理领域，还可以用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。
通过反向传播算法，可以训练出在自然语言处理任务上表现优秀的神经网络模型。
9. 反向传播在图像处理中的应用反向传播算法在图像处理领域也有广泛的应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
值 、 ＇烃、水分等参数之 间关联的 Ｂ ｇ ２ ２ Ｐ网络预测模型 ，将 ！种模 型进行 比较 发现 ，网络预测模型 的预测 结果与 实
际结 果 的 相 对误 差较 小 ．从 而证 明 该 预 测 模 型 具 有 一 定 的 实际 意 义 。 关 键 词 ：变 压 器 油 ；预 测 模 型 ；击 穿电 压 ：反 向传 播 神 经 网络 中 图 分 类号 ：Ｔ １３ Ｐ ８ 文 献 标 志 码 ：Ａ
Ｕｓ ｎ ｉ ｇ ＢＰ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ Ｓ ｕ ｙ ｎ ｕ ｔ— ｏ ｒ ｌ ｔｏ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｉ ｔ ｄ ｉ ｇ Ｍ ｌｉｃ ｒ ｅ ａ ｉ ｎ Ｐａ ａ ｔ ｒ ｏ ａ ｓｏ ｍ ｅ ｌ ｆ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ ｒ ０ｉ
击 穿 电压 建 立预 测模 型 ， 实
现 对 变压 器 油性 能监 测 的 方 法 ， 阐述 了 网络 层 数 、神 经 元 个数 、训 练 函数 的设 计 过 程 ， 样 本 训 练 的 实验 结 果 证
明 该 网络模 型具 有较 好 的预 测 能 力 ； 同 时 ．基 于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 建模 方 法 建 立 包括 变压 器 油 击 穿 电 压 、 闪点 、酸
第２卷 第 １ ２ ２期 ２０ ０ ９年 １ 月 ２
广 东 电 力
Ｇ ＵＡＮＧ Ｄ０ＮＧ ＥＬＥＣＴＲｌ ｐＯ Ｗ ＥＲ Ｃ
Ｖ ０１２２ Ｎ ｏ． ２ ． １ Ｄｅｅ ２ ９ ． ００
文章 编 号 ：０ ７２ （ ）９ Ｉ－０ ４０ １０ ．９） Ｘ（ ０ ）２（２ —６ ｃ Ｐ ｗｅ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｏ ａ ｇ ｏ ｇ Ｐ ｗｅ ｉ ｒ ． １ ｅ ｔｉ ｏ ｒ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｌ ｓ． ｆ Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ｏ ｒ Ｇｒｄ Ｃｏ ｐ ，Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ａ ｇ ｈ ｕ，Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ０ ０ ，Ｃｈ ｎ ；２ Ｗ ｕ ａ ａ ｇ ｏ ｇ ５１ ６ ０ ｉａ ． ｈ ｎ Ｕｎ ｖ ，Ｗ ｕ ａ ，Ｈｕ ｅ ３ ０ ２ ｉ． ｈ ｎ ｂ ｉ ０ ７ ．Ｃｈ ｎ ） ４ ｉａ
ｐ ｉ ｔ ｃ ｄ ｎ ｍｂ ｒ ｏ ａ ｙ ｒ ｃ ｒ ｏ ｎ ｔ ｒｃ ｎ ｅ ｔ Ｓｂ ｉｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｒ ｌ ｅ ｗｏ ｋ Ｕ ｐｏ ｏ ｎ ，ａ ｉ ｕ ｅ ，ｔ ｔ ｌ ｄ ｏ ａ ｂ ｎ ａ ｄ ｗａ ｅ ｏ ｔ ｎ ｕ ｌ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｄ ｌ ｔ ｏ ｆＢＰ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｈ ｉ ｎ ｎ ｎ
ｂ ｅ ｋ ｏ ｏｔｇ ｒ ａ ｄ ｗｎ ｖ ｌ ｅ， ａ ｉ ｐ ｒ ａ ｔ ａ ａ ｔ ｒ ｆ ｒ ｎ ｆ ｒ ｒ ｉ， Ｓ ａ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｈ ｍｏ ｉ ｒｎ Ｏ ｔａ ｓ ｏ ｍｅ ｏ ｌ ａ ｎ ｍ ｏ ｔ ｎ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｏ ｔ ａ ｓ ｏ ｍｃ ｏ １ Ｏ ｓ ｏ ｃ ｌ ｔ ｅ ｚ ｎ ｔ ｉｇ ｆ ｒ ｎ ｆ ｒ ｒ ｉ ｏ ｐ ｒ ｏ ｍａ ｃ ．Ｔｈ ｅ ｉ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｈ ｕ ｅ ｆ ｎ ｔ ｒ ａ ｅ ｓ ｔ ｅ ｎ ｍ ｂ ｒ ｏ ｅ ｒ ｎ ｎ ｈ ｒ ｉ ｉ ｇ ｆ ｎ ｔｏ Ｓ ｅｆｒ ｎ ｅ ｅ ｄ ｓｇ ｒ ｃ ｓ ｆ ｔ ｅ ｎ ｍｂ ｒ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ｌ ｙ ｒ ， ｈ ｕ ｅ ｆ ｎ ｕ ｏ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｔａ ｎ ｎ ｕ ｃ ｉｎ ｉ
利 用反 向传 播神 经 网络研 究变 压 器 油 多关联 参 数
李 智 曹 顺 安！
，
（．广 东 电 网公 司 电 力科 学研 究 院 ，广 东 广 州 ５ ０ ０ ；２ 武 汉 大 学 ， 北 武 汉 ４ ０ ７ ） １ １６ ０ 湖 ３ ０ ２
摘 要 ：介 绍 用反 向传 播 （ａ ｋｐ ｏ ａ ａｉｎ ｂｃ ｒｐ ｇ ｔ ．Ｂ ） 经 网络 对 变压 器 油 的 重要 参数 ｏ Ｐ神
．
ｃ ｍｐ ｒｓ ｎ，ｉ ｉ ｆ ｕ ｄ ｔ ａ ｈ ｅ ｗｏ ｋ ｐ ｅ ｉ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ａ ｍａ ｌ ｒｒ ｌ ｔ ｅ ｅ ｒ ｒ ｈ ｒ ｆ ｒ ｔｉ ｏ ｒ ｃ ｉａ ａ ｉ ｇ ｏ ａｉ ｏ ｔ Ｓ ｏ ｎ ｈ ｔｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ｒ ｄ ｃ ｉ ｄ ｌｈ ｓｓ ｌ ｅａ ｉ ｒ ｏ ；ｔ ｅ ｅ ｏ ｅ ｉ Ｓ ｆ ｐ ａ ｔｃ ｌｍｅ ｎ ｎ ｏ ｅ ｖ Ｋｅ ｒ ｓ ｔａ ｓｏ ｍｅ ｉ；ｐ ｅ ｉｔｏ ｄ ｌ ｒ ａ ｄ ｗｎ ｖ ｌ ｇ ：Ｂ ｂ ｃ ｒ ｐ ｇ ｔ ｎ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｙ ｗｏ ｄ ： ｒ ｎ ｆ ｒ ｒ ｏ ｌ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｍｏ ｅ ；ｂ ｅ ｋ ｏ ｏ ｔ ｅ ａ Ｐ（ ａ ｋ ｐ ｏ ａ ａ ｉ ） ｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｏ ｎ
ｅ ｐｏｕ ｅ ｘ ｎｄ ｄ． Ｔｈｅ ｔ ｔｒ ｓ ｌｓｏｆｓ ｍ ｐｌ ｒ ｉ ｎ ｏｖ ｈａｔｔ ｅ ｎ ｗｏｒ ｍ ｏｄ ｓ ｏ ｃｔｃ ｒ ｄｉｔｎ ｂｉｉｙ Ｍ ｅ ｗ ｈｉｅ，ＢＰ ｅｓ ｅ ｕ ｔ ａ ｅ ｔ ａｎｉ ｇ ｐｒ ｅ ｔ ｈ ｅｔ ｋ ｅｌｉ ｆ ｂ ｔ ｒ ｐ ｅ ｃ ｉ ｇ ａ ｌｔ ． ａｎ ｌ ｎ ｗｏｒ ｅ ｃ ｉ ｏｄｅ ｒ ｆｅ ｉ ｈｅ ｃ ｒ ａ ｉ ｎ ｅｔ ｋ ｐｒ ｄｉ ｔｏｎ ｍ ｌ ｅ ｌｃｔｎｇ ｔ ｏｒ ｅｌｔｏ ａｍｏｎｇ ｒ ｓ ｏｒ ｅ ｏｉ ｔａｎ ｆ ｍ ｒ ｌ ｐａ ａｍ ｅ ｅ ｓ ｕ ｈ ｓ ｒ ａｋ ｏｗ ｎ ｏｌａ ｅ， ｆａ ｈ ｒ ｔ ｒ ｓ ｃ ａ ｂ ｅ ｄ ｖ ｔ ｇ ｌｓ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈｉ ａ ｒ ｄｃ ｃｒｂｅ ｈｅ ｅ ｈｏ ｏ ｉ ｓｒ ｃ ： ｓ ｐ ｐｅ ｓ ｉ ｓ ｔ ｍ ｔ ｄ ｆ ｕｓｎｇ ＢＰ（ ｃ ｐｒ ｐａ ｔｏ ｎｅ ａｌ ｅｔ ｂａ ｋ ｏ ｇａ ｉ ｎ） ｕｒ ｎ ｗｏｒ Ｏ ｄｅ ｅｌ ｅ ｃｔｏｎ ｍ ｏｄ ｏｒ ｋ ｔ ｖ ｏｐ ｐｒ ｄｉ ｉ ｅｌｆ