摘要：针对变压器故障诊断神经网络模型存在网络结构复杂、训练时间长等问题，提出基于粗糙集及RBF神经网络的变压器故障诊断方法。运用粗糙集理论中无决策分析，建立基于可分辨矩阵和信息熵的知识约简算法，进行数据挖掘，寻找最小约简；以处理后的数据集合作为训练样本，采用高斯函数作为径向基函数，分别求解方差及各层权值，建立变压器故障诊断模型。通过测试对比，此算法虽然略微降低诊断正确率，但网络结构简单、训练速度快、泛化能力强，对提高神经网络在变压器故障诊断中的应用性能有较好的指导意义。

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