摘要
本发明公开了一种双层反馈架构的电力设备质量评价方法,其包括:构建用于电力设备质量评价的双层反馈架构;构建电力设备质量评价指标体系;依据所述电力设备质量评价指标体系获取电力设备数据,并将所述数据送入所述双层反馈架构提取电力设备质量特征值,且作为第一层输出。本发明简化了每个子过程中BP神经网络的复杂度,克服了单BP神经网络同时对不同质量等级设备进行评价时网络训练参数难以收敛的问题,提高了电力设备质量评价的精度。通过深度置信网络提取评价指标深度特征,通过BP神经网络分别进行质量等级分类、质量水平评价,既可以降低主观判断的影响又能够在面临复杂评价时做出准确判断。
技术关键词
反馈架构
BP神经网络
评价指标体系
评价方法
电力设备专用
受限玻尔兹曼机
深度信念网络
深度置信网络
特征值
物理系统
数据
复杂度
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周期
精度
参数
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