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题名应用多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法
被引量：97
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作者
郭创新
朱承治
张琳
彭明伟
刘毅
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机构
浙江大学电气工程学院
浙江省电力公司
西北电网公司
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第13期128-134,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(50677062)
国家高技术研究发展计划项目(863计划)(2008AA05Z210)
+1 种基金
新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-07-0745)
浙江省自然科学基金项目(R107062)~~
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文摘
提出一种基于多分类多核学习支持向量机的变压器故障诊断方法,相对于传统的2分类支持向量机,该方法有如下特点:算法针对单一的优化目标函数求解,只需设计1组参数,降低了支持向量机在解决多类问题中模型构造和参数选择的难度;核函数是多个基核函数的组合,提高了分类的精度;将模型分解为2个凸优问题进行求解,问题的复杂度低,求解速度快。诊断实例表明,该方法能保证较高的诊断准确率,具有较好的实用性和推广性。
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关键词
变压器
故障诊断
支持向量机
多分类多核学习
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Keywords
transformer
fault diagnosis
support vector machine （SVM）
multiclass multiple-kernel learning
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分类号
TM85
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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