De viktigaste nackdelarna med en bakåtutbredning algoritm av våget neurala nätverk (WNN) som ofta används vid feldiagnos av krafttransformatorer är att den optimala proceduren lätt staplas in i lokala minima och fall som strikt kräver initialt värde. En feldiagnosmetod presenteras baserad på en verkligt kodad hybridgenetisk algoritm som utvecklar en WNN, som kan användas för att optimera strukturen och parametrarna för WNN i stället för människor i samma utbildningsprocess. Genom processen kompromissas nätverkens komplexitet, konvergens och generaliseringsförmåga på ett tillfredsställande sätt. Ett antal exempel visar att den föreslagna metoden har god klassificeringsförmåga för enstaka och flera felprov av krafttransformatorer samt hög feldiagnosnoggrannhet.
I REF presenterade författarna en feldiagnosmetod baserad på en verkligt kodad hybridgenetisk algoritm som utvecklar ett våglett neuralt nätverk (WNN).
Fault diagnostic method of power transformers based on hybrid genetic algorithm evolving wavelet neural network
{'venue': None, 'journal': 'Iet Electric Power Applications', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}