变压器故障诊断神经网络结构图

变压器故障诊断神经网络结构图是一种用于识别和预测变压器故障的复杂系统。该网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元。输入层接收来自各种传感器的信号，如温度、压力和电流等，这些信号反映了变压器的运行状态。隐藏层负责处理输入信号，通过非线性激活函数进行特征提取和转换，以便更好地识别潜在的故障模式。输出层根据隐藏层的处理结果，给出一个概率分布，表示各种故障类型的可能性。这种神经网络结构能够自动学习和适应不同的故障特征，提高故障诊断的准确性和效率。