【摘 要】
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本文以电力变压器油气成分和含量数据为例，探讨将神经网络方法用于复杂信息模式分类的问题。在改进遗传算法和ＢＰ算法的基础上，提出一种新的改进型ＧＡ－ＢＰ算法与结合模型。实际运行结果表
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本文以电力变压器油气成分和含量数据为例，探讨将神经网络方法用于复杂信息模式分类的问题。在改进遗传算法和ＢＰ算法的基础上，提出一种新的改进型ＧＡ－ＢＰ算法与结合模型。实际运行结果表明，该模型和算法具有良好的快速性能和较高的识别能力，具有实用价值。
In this paper, the composition and content of oil and gas in power transformer are taken as an example to discuss the problem of using neural network method to classify complex information patterns. Based on the improved genetic algorithm and BP algorithm, a new improved GA-BP algorithm and combined model is proposed. The actual operation results show that the model and algorithm have good fast performance and high recognition ability, and have practical value.
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