摘要：本言语建议用一咱新型的决策树（ＤＴ）－内工神经网络（ＡＮＮ）混呈结构形式，把简单的ＡＮＮ装于ＤＴ子上来拟合电力系统动态安全域，并且提出了一种改进的神经网络训练学慢方法。同时依据近似安全域的适应最样本的选取方法。验证表明，在采取了这三种新的方法之后所得的结果同传统的决策树和神经网络相比，不仅可使训练速度提高近一个数量级，而且在边界上具有很高的精度。

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