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| 为了提高变压器故障诊断的准确率，提出一种免疫RBF混合智能诊断算法，用免疫聚类算法确定RBF神经网络隐含层中心的数量和初始位置，减少了网络训练的计算量，提高了网络的泛化能力；用遗传算法对RBF网络训练，进一步优化网络的结构和连接权重，将训练后的RBF网络应用于变压器故障诊断。经过大量实例分析，并将其结果与其他算法进行对比，表明该方法算法精简，诊断正确率高。 |
| 关键词: 变压器 故障诊断 免疫聚类 RBF网络 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2010.11.002 |
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