论文《一种基于神经网络的数据融合选线方法》提出了一种利用神经网络进行数据融合的选线方法。该方法通过整合多源数据，提高选线的准确性与可靠性。研究结合了神经网络的自学习能力，有效处理了复杂环境下的数据噪声问题。该成果在电力系统故障选线中具有重要应用价值，为相关领域的技术发展提供了新思路。
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