通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by