组合核相关向量机可以融合多个特征空间,输出变压器隶属于各种状态的概率。将代价敏感机制融入组合核相关向量机,构建了代价敏感组合核相关向量机,该算法以误诊断代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测样本的故障类别,克服了传统诊断方...组合核相关向量机可以融合多个特征空间,输出变压器隶属于各种状态的概率。将代价敏感机制融入组合核相关向量机,构建了代价敏感组合核相关向量机,该算法以误诊断代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测样本的故障类别,克服了传统诊断方法未考虑误诊断代价差异的问题。针对代价敏感组合核相关向量机核函数参数选取需人为设定的问题,采用K折交叉验证和粒子群算法相结合的方法寻优核函数参数。基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)数据的诊断实例表明,与BP神经网络,支持向量机及组合核相关向量机算法相比,代价敏感组合核相关向量机不仅具有较高的诊断正确率,而且具有较低的误诊断代价。展开更多
文摘组合核相关向量机可以融合多个特征空间,输出变压器隶属于各种状态的概率。将代价敏感机制融入组合核相关向量机,构建了代价敏感组合核相关向量机,该算法以误诊断代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测样本的故障类别,克服了传统诊断方法未考虑误诊断代价差异的问题。针对代价敏感组合核相关向量机核函数参数选取需人为设定的问题,采用K折交叉验证和粒子群算法相结合的方法寻优核函数参数。基于油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)数据的诊断实例表明,与BP神经网络,支持向量机及组合核相关向量机算法相比,代价敏感组合核相关向量机不仅具有较高的诊断正确率,而且具有较低的误诊断代价。
