pnn神经网络算法

资 源 简 介

pnn神经网络算法

详 情 说 明

PNN神经网络（概率神经网络）是一种基于贝叶斯分类理论的模式识别算法，特别适用于分类问题的处理。在电力变压器故障诊断领域，PNN展现出独特的优势。

算法核心包含四层结构：输入层接收故障特征量（如油中溶解气体含量），模式层计算各类别概率密度函数，求和层进行类别概率累加，输出层基于贝叶斯决策选出最大概率类别。其径向基函数能有效处理非线性特征，训练过程仅需单次遍历样本，相比传统BP网络显著提升效率。

针对变压器故障，系统通常提取DGA数据中的H2、CH4等特征气体作为输入，输出层对应过热、放电等典型故障类型。实际部署时需注意：1) 数据标准化预处理 2) 平滑因子σ的优化选择 3) 结合其他诊断方法提升可靠性。该技术已成功应用于智能变电站的在线监测系统。