這是我們今天第三遍文章，提供給我們的廠家同行一些相關性的知識是我們的樂趣，我們希望可以通過我們公司的努力，可以染給更多的干式變壓器廠家一起發展壯大起來，這樣才可以給國家做更多的共享，一個干式變壓器廠家應該定位于可以幫助解決多少生產生活中的故障問題，而不是應該賺多少的錢，所以我們今天把第四種和第五種的干式變壓器的檢測手法給大家講述一下，希望可以有一些啟發：

　　4．人工神經網絡的確診辦法人工神經網絡以數學模型模仿神經元活動，是依據仿照大腦神經網絡結構和功能而建立的一種信息處理系統。人工神經網絡具有自組織、自適應、自學習容錯性及很強的非線性逼近才能，能夠完成預測、模仿仿真和含糊操控等功能是處理非線性系統的有力東西。依據電力變壓器毛病時油中溶解氣體的成分及含量，使用人工神經網絡高度的非線性映射及自組織、自學習才能進行變壓器毛病確診一直是近年來的研討熱門，發展出一系列以人工神經網絡為基礎的毛病確診辦法，如兩步ANN辦法、依據反向傳播人工神經網絡、決策樹神經網絡模型、組合神經網絡分層結構模型、徑向基函數神經網絡等，這些辦法不斷提高神經網絡算法的收斂速度、分類性能和準確率。

　　5．其他確診辦法除了上述四種辦法，還有一些辦法也用于變壓器的毛病確診傍邊。將神經網絡和證據理論進行有機結合，使兩者優勢互補，可得到多神經網絡與證據理論交融的變壓器毛病綜合確診辦法。依據仿生生物免疫系統中抗體對抗原的高效識和回憶機理，經過自組織抗體網絡和抗體生成算法用于處理電力變壓器毛病確診只別問題。別的，還有依據信息交融、粗糙集理論、組合決策樹、貝葉斯網絡、人工免疫、新徑向基函數網絡及支撐向量機的變壓器毛病確診法。