基于Oja学习规则的ANN谐波分析算法

摘要：

传统的ANN(人工神经网络)训练过程多是建立在Hebb学习机制的基础上的,但基本的Hebb学习机制的收敛性往往难以令人满意;在ADALINE模型的基础上,提出了一种新的、适用于电力系统谐波分析的ANN算法,该算法的训练过程采用了Oja学习规则,较好地保证了算法的收敛性.文中给出了利用该算法进行谐波分析的仿真结果,并与傅氏算法和最小二乘算法的计算结果进行了比较.算例表明,新算法具有精度高、收敛速度快的特点,用该算法得到的结果是令人满意的.

关键词：谐波分析、人工神经网络、Oja学习规则

所属期刊栏目：19

分类号：TM7(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-6