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1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其固有的高執(zhí)行速度在電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景,但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的兩個缺點限制了其在線應(yīng)用.其一,隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴大,訓(xùn)練樣本數(shù)目的增加,其訓(xùn)練速度慢的缺點顯露出來.針對這個問題,本文提出基于信息熵的屬性離散化算法用于訓(xùn)練樣本集的壓縮,從而大大提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度.其二,由于暫態(tài)穩(wěn)定評估問題輸入空間的復(fù)雜性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的局限性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果中不可避免地會存在誤分類.本文針對誤分類的問題,提出在特征
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