【摘 要】
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人工神经网络(ANN)是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。它是近年来计算机智能研究领域发展迅速的一门理论和技术,由于其具有自学习、自适应及信息的分布
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人工神经网络(ANN)是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。它是近年来计算机智能研究领域发展迅速的一门理论和技术,由于其具有自学习、自适应及信息的分布式存储等特点,其用于问题求解无需事先建立精确的物理模型和数学模型而被广泛应用于智能控制、系统辨识、智能监测等领域。本文首先对人工神经网络中最常用、最成熟的多层前向网络进行了讨论,掌握了人工神经网络的基本原理,并通过对误差反向传播(BP)算法优缺点的分析,介绍了多种BP改进算法。基于神经网络和谐波抑制理论,本文提出了一种基于神经网络谐波检测和控制的新型有源电力滤波器(APF)——混合电力补偿器(HPC),并应用改进的BP算法选择多层前向人工神经网络的模型对其进行了仿真。给出了关于神经网络的设计、训练以及检验的具体方法。仿真结果证明:神经网络技术应用于有源电力滤波器是可行的,对改善产品的动态性能,提高产品的技术指标是非常有效的。
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