本发明涉及一种基于BP神经网络的智能电能表故障判断方法，是为了解决现有的智能电能表故障判断技术很难精确到对电路元器件的故障判断，检测效率和准确度都不高的缺点而提出的，包括：提取智能电能表发生故障时的各组训练样本数据及其对应的故障类型；分别针对各组训练样本数据，进行归一化处理，获得各组训练样本归一化数据；根据待构建神经网络输入层神经元数目N和待构建神经网络输出层神经元数目M，获得待构建神经网络隐含层的神经元数目K；构建神经网络；判断智能电能表故障对应的失效元器件。本发明适用于智能电能表的故障检测。
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来源：北方有色网
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