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基于Stacking元学习策略的变压器故障诊断
被引量：
3
1
作者
汪凤
张彼德
+4 位作者
刘秀峰
邹江平
凌骁洲
邓均
何頔
《水电能源科学》
北大核心
2013年第8期196-199,共4页
针对目前广泛应用于变压器故障诊断的四种分类器在模式识别中存在的不足,基于Stacking元学习策略的组合方式,构建了一种分类器组合模型。通过试验证明,该组合分类器优于单个分类器精度。
关键词
支持向量机
BP神经网络
最邻近算法KNN
TAN贝叶斯网络
STACKING
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职称材料
题名
基于Stacking元学习策略的变压器故障诊断
被引量：
3
1
作者
汪凤
张彼德
刘秀峰
邹江平
凌骁洲
邓均
何頔
机构
西华大学电气信息学院
四川省电力公司资阳公司
四川省电力公司广安电业局
出处
《水电能源科学》
北大核心
2013年第8期196-199,共4页
基金
西华大学省级重点实验室开放研究基金资助项目(SZJJ2009-015)
西华大学流体及动力机械省部共建教育部重点实验室基金资助项目(SBZDPY-11-13
14)
文摘
针对目前广泛应用于变压器故障诊断的四种分类器在模式识别中存在的不足,基于Stacking元学习策略的组合方式,构建了一种分类器组合模型。通过试验证明,该组合分类器优于单个分类器精度。
关键词
支持向量机
BP神经网络
最邻近算法KNN
TAN贝叶斯网络
STACKING
Keywords
support vector machines
BP neural net
work
nearest neighbor KNN algorithm
tree augmented naivve bayes net- work
Stacking
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Stacking元学习策略的变压器故障诊断
汪凤
张彼德
刘秀峰
邹江平
凌骁洲
邓均
何頔
《水电能源科学》
北大核心
2013
3
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