【摘 要】
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提出了一种基于S变换(ST)和免疫算法(IA)优化的概率神经网络(PNN)算法的电能质量复合扰动特征选择和参数优化混合方法。首先,引入了线型判别分析(LDA),将其最优方向作为特征
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提出了一种基于S变换(ST)和免疫算法(IA)优化的概率神经网络(PNN)算法的电能质量复合扰动特征选择和参数优化混合方法。首先,引入了线型判别分析(LDA),将其最优方向作为特征权重对基于ST提取的原始特征进行降序重排,通过将特征选择过程线性化以方便进行优化;其次,基于特征选择和PNN窗宽调节因子的优化需要,改进了IA的亲和度计算方法;最后,使用改进后的IA进行PQD信号特征选择和PNN参数混合优化,并依据结果重构了IA-PNN分类器,并对含随机噪声PQD信号进行分类。试验结果证明,相比原PNN分类器,
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