会议论文《基于RS的QNN在变压器故障诊断中的应用》探讨了将量子神经网络（QNN）与粗糙集（RS）理论相结合，用于变压器故障诊断的方法。该文通过RS进行特征约简，提高QNN的训练效率和诊断精度。研究结果表明，该方法能有效识别变压器的多种故障类型，提升电力系统运行的安全性和可靠性，为智能故障诊断提供了新思路。
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