| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 符号说明 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1-1 电力系统继电保护的发展现状及其趋势 | 第11-14页 |
| 1-2 人工神经网络及其在电力系统中的应用 | 第14-21页 |
| 1-2-1 人工神经网络及其应用 | 第14-16页 |
| 1-2-2 人工神经网络在电力系统中的应用 | 第16-21页 |
| 1-3 课题的研究目的和意义 | 第21-23页 |
| 第二章 BP算法及其改进 | 第23-37页 |
| 2-1 概述 | 第23-24页 |
| 2-2 反向传播的BP算法 | 第24-37页 |
| 2-2-1 BP网络模型 | 第24-26页 |
| 2-2-2 BP学习算法 | 第26-30页 |
| 2-2-3 BP算法的执行步骤 | 第30-32页 |
| 2-2-4 BP网络设计分析 | 第32-33页 |
| 2-2-5 BP算法的改进 | 第33-37页 |
| 第三章 Matlab神经网络工具箱中的BP网络及其应用设计 | 第37-45页 |
| 3-1 Matlab神经网络工具箱概述 | 第37-40页 |
| 3-2 Matlab神经网络工具箱中的BP网络及其改进 | 第40-45页 |
| 3-2-1 Matlab神经网络工具箱中BP网络的重要函数 | 第40-41页 |
| 3-2-2 BP网络的训练过程 | 第41-42页 |
| 3-2-3 BP网络训练应用实例 | 第42-44页 |
| 3-2-4 在Matlab神经网络工具箱中BP网络的改进 | 第44-45页 |
| 第四章 基于人工神经网络自适应距离保护的研究 | 第45-81页 |
| 4-1 概述 | 第45-47页 |
| 4-2 输电线路距离保护基本原理 | 第47-59页 |
| 4-2-1 传统距离保护原理 | 第47-49页 |
| 4-2-2 微型机距离保护概述 | 第49-56页 |
| 4-2-3 过渡电阻对距离保护的影响 | 第56-59页 |
| 4-3 基于人工神经网络自适应距离保护的模型的建立 | 第59-64页 |
| 4-3-1 神经网络模型 | 第59-60页 |
| 4-3-2 特征量提取及网络 | 第60-64页 |
| 4-4 网络训练与检测 | 第64-79页 |
| 4-5 硬件实现探讨 | 第79-81页 |
| 第五章 结论 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第86页 |
