用人工神经网络对高压设备放电故障进行模式识别的研究

基本信息
批准号:59577017
项目类别:面上项目
资助金额:9.00
负责人:朱德恒
学科分类:
依托单位:清华大学
批准年份:1995
结题年份:1998
起止时间:1996-01-01 - 1998-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:谈克雄,王昌常,李福祺,金显贺,王忠东,王振远,曾东松
关键词:
人工神经网络模式识别电介质放电
结项摘要

给出综合的DEA模型。模型中包有体现决策者偏好的偏好锥、偏袒锥。该模型是国际上最一般的DNA模型;使用偏袒锥对综合模型的生产前沿面的结构进行了深入的研究,给出了具体人构造方法;确定了综合模型下DNA有效性的经济含义,并给出了夫模收益状态的评估方法;给出了对生产前沿面进行非线性逼近的DEA模型,研究了在非线性逼近情况下的生产前沿面的结构和构造方法,以及在这种模型之下的技术进步状况和规模收益状况的评估新方法。上述的研究工作是系统的,结果深刻,有难度。在国际DEA的研究领域中曾受到好评,被认为是DEA领域中系统的、具有突破性进展的工作。

项目摘要

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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