TY -的A2 -阿尔及利亚士兵,埃米利奥盟——瞿,Na盟——陈,回到盟——左Jiankai盟——刘,金海投资PY - 2020 DA - 2020/01/25 TI - PSO-SOM神经网络算法系列电弧故障检测SP - 6721909六世- 2020 AB -自组织特征映射(SOM)神经网络是一种竞争神经网络与无监督学习。具有较强的自组织、自学习能力。然而，当被测对象特征不明显时，SOM神经网络的分类精度可能会下降。本文采用粒子群算法(PSO)对SOM网络的权值进行优化。三个指标, 也就是说,利用类内密度、标准偏差和样本差来判断权重值，可以提高SOM网络的分类精度。将PSO-SOM网络应用于电路中串联电弧故障的检测，并与传统SOM网络和学习矢量量化(LVQ)网络进行了比较。PSO-SOM网络的检测正确率为95%，优于传统的SOM网络和LVQ网络。SN - 1687-9120 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6721909 DO - 10.1115 /2020/6721909