行波故障测距的神经网络方法：非线性传函应用

"本文主要探讨了神经元模型中常用的非线性传递函数在神经网络，特别是应用于行波故障测距中的应用。文章首先介绍了人工神经网络的基本概念、研究历史，然后详细阐述了人脑神经元的结构以及人工神经元模型，并提及了神经网络的学习规则。在内容中，特别提到了前向神经网络在单端行波故障测距中的应用。" 在神经网络领域，非线性传递函数扮演着至关重要的角色，因为它们使得神经网络能够处理复杂的数据模式和关系。常见的非线性传递函数包括阈值函数和双向阈值函数，这些函数可以帮助神经元在不同输入强度下产生不同的输出，从而模拟真实神经元的响应特性。 人工神经网络(ANN)是一种受到生物神经网络启发的计算模型，它通过大量的简单神经元元件相互连接，形成一个能够分布式并行处理信息的系统。每个神经元具有简单的结构，但大量神经元的组合可以产生复杂的系统行为。神经元模型通常由输入信号、权重、偏置和激活函数组成，其中激活函数就是我们讨论的非线性传递函数，它决定了神经元是否被激活并传递信号。 1943年，McCulloch和Pitts提出了第一个神经元数学模型，奠定了现代神经网络的基础。随后，Hebb提出了学习规则，Rosenblatt推出了感知器模型，Hopfield的神经网络模型以及后来的反向传播(BP)算法都极大地推动了神经网络的发展。在20世纪80年代，随着BP算法的提出，神经网络的研究再次进入热潮，广泛应用于模式识别、预测、分类和故障诊断等领域。 在行波故障测距的应用中，神经网络，如前向神经网络，能够通过学习和理解电力系统的行波数据，有效地估计出故障点的位置。这种技术依赖于神经网络的非线性学习能力，能够处理复杂的电气信号，并在实际环境中表现出良好的性能。 总结起来，神经元模型中的非线性传递函数是神经网络功能的核心，它们允许网络进行非线性映射，从而解决传统线性方法无法处理的问题。在电力系统故障测距中，利用神经网络的这一特性，可以实现对故障的精确检测和定位，提高了系统的稳定性和可靠性。通过不断的研究和发展，神经网络及其非线性传递函数在各种工程应用中将发挥更大的作用。