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benchmarks_test_pso.rar - 粒子群算法(pso)标准测试函数验证程序。在一个m文件中包括了目前文献中用于验证的7个标准测试函数(Ackley等)、三维动态显示，粒子过分集中时打散等功能。旨在为学习和研究者pso算法的同仁提供一个功能较为完备、简单易懂的标准版本，对于初学者可以通过此程序快速的实现入门，以便将更多的精力投入到深层次的研究中去！同时愿与所有致力于此的朋友共同探讨pso算法的改进与应用方面(如多目标、动态系统等)的经验。
bpso.zip - 使用了粒子群算法的30节点配电网无功优化方案。
无功优化PSO程序.zip - 粒子群算法在无功优化中的应用，非常简洁，实用
bpso.rar - 基于粒子群的无功优化编程，使得系统网损最小。
zhineg.rar - 用粒子群算法进行无功优化，比较实用，希望对大家有帮助
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桌面.zip - 通过bp神经网络来判断变压器故障，输出结果为01形式表示，主要判断五种类型
ADL-code.zip - 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。
transformer-fault-diagnosis.rar - BP神经网络在电力变压器故障诊断中的应用，通过该算法可以有效地诊断出电力变压器的故障。
基于神经网络的变压器故障诊断研究.zip - 变压器的BP神经网络，这几篇论文很好，值得看下
VISITAbp.zip - 电力变压器是电力系统中的主要设备之一，利用它可以把不同电压的电网联结在一起，组成复杂的电网或庞大的电力系统，并在其中发挥着重要的作用。电力变压器的可靠运行关系到整个电网的安全，如何对电力变压器的运行中的故障进行诊断，已成为电力部门急需解决的问题。目前，以油中溶解气体为特征量对变压器的故障进行分析，得到了广泛应用。
本次设计要求对电力变压器的内部故障进行广泛了解，并应用BP神经网络对变压器进行智能故障诊断软件设计，实现变压器内部故障论断。主要包括以下内容：
1、掌握用以变压器油中气体为特征量，用BP神经网络诊断变压器内部故障的方法
2、用 Visual Basic编制变压器故障诊断软件，具有以下功能：
a) 数据管理功能。包括变压器信息，色谱数据信息等
b) 故障诊断功能。包括用BP神经网络诊断变压器故障的具体实现方法，并给出故障诊断结果
c) 图形显示功能。包括对同一变压器内气体浓度变化曲线的显示等
d) 辅助功能。如帮助信息，诊断方法的介绍等
bpbyq.rar - bp神经网络算法，用于设备故障类型的模式识别，此例为变压器故障类型识别，并有变压器仿真数据
MATLAB source code.zip - 基于粒子群算法的无功优化MATLAB源代码，IEEE30节点
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