《表1 BP神经网络输出层状态类型和对应标签值》

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《基于BP神经网络和遗传算法的GIS分合闸故障分类方法》

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在本设计中，根据GIS分合闸电流波形的特点，建立三层且隐藏层神经元个数为10的神经网络。图4展示了本神经网络系统的整体结构，其中神经网络输入层对应分（合）闸线圈电流波形中三组极值点处的6个特征值，输出层对应分合闸动作后设备的5种状态类型。设备的状态类型和其对应的标签值如表1所示。