改进人工智能：粗糙集RBF神经网络在配电网故障诊断中的应用

本文主要探讨的是"基于神经网络的配电网故障诊断研究"，由贺迅宇作者在湖南工业大学冶金职院完成。研究背景是针对配电网故障诊断系统的改进，以提升人工智能方法的应用效率。研究的核心内容是构建了一个结合粗糙集理论和径向基函数(RBF)神经网络的模型，这种模型旨在提高诊断系统的精确性和鲁棒性。 粗糙集理论被用于处理复杂的数据和减少样本数据量，通过这种方法，可以简化故障诊断过程，提高系统的容错能力。RBF神经网络作为一种非线性建模工具，其灵活性和自适应性使其在处理电力系统中的故障识别问题上具有优势。作者使用VC++编程语言开发了一个基于此模型的简化故障诊断系统，并利用Matlab神经网络工具箱来实现。 论文中，作者详细介绍了如何通过USB接口直接从存储设备获取数据，避免了传统通信方式可能带来的干扰，从而优化了数据处理流程，进一步提升了诊断系统的实时性和响应速度。实验结果通过配电网的实际案例进行了验证，结果显示该方法不仅提高了故障诊断的准确性，还显著降低了时间和数据需求。 整篇文章的关键点集中在粗糙集理论与RBF神经网络的集成应用、数据获取和处理的优化以及在配电网故障诊断中的实际效果。该研究成果对于提升配电网的智能化水平和故障预防能力具有重要意义，同时也在数据处理效率和系统性能方面提供了新的思考角度。此外，研究还得到了湖南省重大科技基金项目的资助，表明了该领域的研究价值和实际应用价值。