人工神经网络原理及其应用

《电力新技术丛书》出版说明
前言
1 绪论
1.1 人脑信息处理的特点
1.2 人工神经网络发展简史
1.3 人工神经网络的现状与前景
2 人工神经网络的基本原理与算法
2.1 生物神经元
2.2 人工神经元
2.3 简单神经元的学习
2.4 单层感知器的局限性
3 多层人工神经网络（多层感知器）
3.1 引言
3.2 多层人工神经网络的学习规则
3.3 用多层人工神经网络解决异或问题
3.4 用作分类器的多层人工神经网络
3.5 人工神经网络的归纳能力与容错能力
3.6 人工社经网络学习中存在的困难及其对策
4 Kohonen自组织网络
4.1 引言
4.2 Kohonen算法
4.3 权重的调整
4.4 相邻单元
4.5 学习矢量的量化
5 Hopfield网络
5.1 引言
5.2 模式的存储与调用
6 负荷预报及网损计算的人工神经网络方法
6.1 短期负荷预报的人工神经网络方法
6.2 自适应线性神经网络在负荷预报上的应用
6.3 网损计算的人工神经元方法
7 电力系统稳定分析的人工神经网络方法
7.1 人工神经网络技术为基础的电力系统动态稳定分析
7.2 人工神经网络为基础的多机电力系统稳定器
7.3 调整电力系统稳定器的人工神经网络方法
7.4 人工社经网络在同步电机动态稳定分析中的应用
8 电力系统辩识与测量的人工神经网络方法
8.1 无功功率测量的人工神经网络方法
8.2 电压与电流波形实时识别的人工神经网络方法
8.3 检测高阻故障的人工神经网络方法
8.4 汽轮发电机转子匝间短路定位的模糊人工神经网络方法
8.5 电力系统谐波源的临控与辨识
9 人工神经网络与其他学科的联合应用
9.1 互联系统暂态稳定分析的人工神经网络与模式识别交互方法
9.2 配电线电容器调度的人工神经网络与动态规划方法的联合应用
后记
参考文献