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基于改进SMOTE不均衡样本处理和IHPO-DBN的变压器故障诊断方法研究被引量：3: 1; 作者周萱吴伟丽《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期21-30,共10页; 针对由于变压器故障样本不均衡和故障模型陷入局部最优而导致的分类准确率低的问题,提出了基于改进的合成少数类过采样技术和优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的变压器故障诊断方法。首先采用聚类融合的K-means算法,通过分... 展开更多; 关键词变压器故障诊断不均衡样本 K-MEANS聚类改进合成少数过采样改进猎食者优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

不平衡样本下基于变异麻雀搜索算法和改进SMOTE的变压器故障诊断方法被引量：10: 2; 作者朱莉汪小豪 +2 位作者李豪姜成龙曹明海《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4993-5001,共9页; 针对麻雀搜索算法同质化严重和变压器故障样本不平衡导致分类效果不佳的问题,提出了变异麻雀搜索算法优化支持向量机(variation sparrow search algorithm-support vector machine,VSSA-SVM)和改进合成少数过采样技术(improved syntheti... 展开更多; 关键词变压器故障诊断不平衡样本改进合成少数过采样变异麻雀搜索算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略被引量：19: 3; 作者栗磊王廷涛 +3 位作者赫嘉楠牛健梁亚波苗世洪《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期209-217,共9页; 变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整... 展开更多; 关键词电力变压器故障诊断不平衡样本过采样基于近邻分布特性的改进合成少数过采样层次搜索-改进哈里斯鹰算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进MDSMOTE与PSO-SVM在汽车组合仪表分类预测中的应用被引量：2: 4; 作者肖圳何彦 +3 位作者李育锋吴鹏程刘德高杜江《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期20-27,共8页; 汽车组合仪表生产过程中质检项目多且检测时间长,这在一定程度上制约了其生产效率的进一步提升。为此,提出一种基于改进最远点合成少数类过采样技术(max distance synthetic minority over-sampling technique,MDSMOTE)的支持向量机(sup... 展开更多; 关键词汽车组合仪表分类预测改进最远点合成少数类过采样技术支持向量机粒子群优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法被引量：3: 5; 作者刘颂凯党喜 +3 位作者崔梓琪杨超阮肇华袁铭洋《智慧电力》北大核心 2024年第1期116-123,共8页; 系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造... 展开更多; 关键词暂态稳定评估噪声问题样本类分布不平衡改进合成少数过采样技术深度残差网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进SMOTE不均衡样本处理和IHPO-DBN的变压器故障诊断方法研究被引量：3: 1; 作者周萱吴伟丽; 机构西安科技大学电气与控制工程学院西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期21-30,共10页; 基金国家电网公司科技项目资助(SGXJCJ00KJJS2100582) 陕西省教育厅自然科学专项资助(17JK0503) 合肥市关键共性技术研发项目资助(2021GJ039)。; 文摘针对由于变压器故障样本不均衡和故障模型陷入局部最优而导致的分类准确率低的问题,提出了基于改进的合成少数类过采样技术和优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的变压器故障诊断方法。首先采用聚类融合的K-means算法,通过分簇和匹配的方式筛选出不稳定的少数类样本用以改进中心点合成少数类过采样技术(center point synthetic minority oversampling technique, CP-SMOTE)算法,并对少数类样本进行扩增,解决了变压器故障数据分布不均衡的问题。其次,通过加入随机逆向学习和自适应惯性权重技术对猎食者优化算法进行改进,并用改进后的算法对DBN的内部参数进行优化调整,提高了模型精度。最后,将不同数据预处理情况下以及不同数据规模下的变压器故障模型进行仿真对比。结果表明,经过数据预处理和模型优化后的变压器故障识别准确率能够提高到98%,有效地解决了故障数据不平衡导致的分类精度低的问题。; 关键词变压器故障诊断不均衡样本 K-MEANS聚类改进合成少数过采样改进猎食者优化; Keywords transformer fault diagnosis unbalanced samples K-means clustering improved synthetic minority oversampling improved predator optimization; 分类号 TM407 [电气工程—电器] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不平衡样本下基于变异麻雀搜索算法和改进SMOTE的变压器故障诊断方法被引量：10: 2; 作者朱莉汪小豪李豪姜成龙曹明海; 机构湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北工业大学电气与电子工程学院; 出处《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4993-5001,共9页; 基金新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心开放研究基金(HBSKF202124)。; 文摘针对麻雀搜索算法同质化严重和变压器故障样本不平衡导致分类效果不佳的问题,提出了变异麻雀搜索算法优化支持向量机(variation sparrow search algorithm-support vector machine,VSSA-SVM)和改进合成少数过采样技术(improved synthetic minority over-sampling technique,ISMOTE)的变压器故障诊断方法。首先使用Tomek Link对数据集进行去噪,引入中心偏移权重(center offset weight,COW)改进SMOTE算法对不平衡数据集的少数类样本进行合成,得到平衡化处理后的变压器故障数据集。然后,基于变异的思想,构建VSSA-SVM的变压器故障诊断模型。最后,在413例油浸变压器的油中溶解气体分析(dissoived gas anaiysis,DGA)数据上,使用PSO-SVM、SSA-SVM和VSSA-SVM模型进行诊断,诊断结果分别为81.45%、88.71%和96.77%,同时与SMOTE-NND、SVM SMOTE、Borderline-SMOTE、SMOTE以及原始数据集方法相比,ISMOTE分别提升了3.22%、4.03%、6.45%、7.52%、11.29%。结果表明,该文所提方法能准确判别变压器的故障状态,有效解决故障数据不平衡导致分类精度低的问题,具有一定的工程实用价值。; 关键词变压器故障诊断不平衡样本改进合成少数过采样变异麻雀搜索算法; Keywords transformer fault diagnosis unbalanced samples improved synthetic minority oversampling variation sparrow search algorithm; 分类号 TM41 [电气工程—电器] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略被引量：19: 3; 作者栗磊王廷涛赫嘉楠牛健梁亚波苗世洪; 机构国网宁夏电力有限公司电力科学研究院华中科技大学电气与电子工程学院; 出处《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期209-217,共9页; 基金国网宁夏电力有限公司科技项目(5229DK20004Q)。; 文摘变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整体结构,阐述故障诊断的实现过程。在此基础上,提出诊断模型中过采样器、分类器、参数优化器3种主要环节的算法实现:针对过采样器,提出一种基于近邻分布特性的改进合成少数过采样算法实现故障样本的均衡化;针对分类器,采用层次式有向无环图支持向量机算法实现故障样本的多标签分类;针对参数优化器,提出一种双层参数优化方法,上层采用层次搜索算法对过采样倍率寻优,下层采用改进哈里斯鹰算法对支持向量机参数寻优。最后,对所提策略进行算例分析,结果表明,所提策略能够合成质量更高的少数类故障样本,实现故障样本的准确分类。; 关键词电力变压器故障诊断不平衡样本过采样基于近邻分布特性的改进合成少数过采样层次搜索-改进哈里斯鹰算法; Keywords power transformers fault diagnosis unbalanced samples oversample SMOTE-NND HS-MHHO algorithm; 分类号 TM41 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进MDSMOTE与PSO-SVM在汽车组合仪表分类预测中的应用被引量：2: 4; 作者肖圳何彦李育锋吴鹏程刘德高杜江; 机构重庆大学机械传动国家重点实验室重庆矢崎仪表有限公司; 出处《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期20-27,共8页; 基金重庆市技术创新与应用示范专项重点示范项目(cstc2018jszx-cyzdX0147)。; 文摘汽车组合仪表生产过程中质检项目多且检测时间长,这在一定程度上制约了其生产效率的进一步提升。为此,提出一种基于改进最远点合成少数类过采样技术(max distance synthetic minority over-sampling technique,MDSMOTE)的支持向量机(support vector machine,SVM)分类预测方法。首先,结合专家经验对汽车组合仪表的原始生产数据进行特征筛选,并在MDSMOTE中引入类不平衡率IR,以对所筛选的特征数据进行扩充;然后,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对SVM的误差惩罚因子C和核函数参数γ进行优化;最后,建立优化的SVM分类预测模型,并对汽车组合仪表进行分类。通过与其他分类预测模型在不同数据集上的预测结果进行对比可知,基于改进MDSMOTE的SVM分类预测模型的准确率、F值和几何平均值等评价指标均优于其他模型。所提出方法在汽车仪表产品分类上表现出较强的泛化能力和稳定性,可为仪表制造企业生产效率的提升提供有效参考。; 关键词汽车组合仪表分类预测改进最远点合成少数类过采样技术支持向量机粒子群优化; Keywords automobile combination instrument classification prediction improved max distance synthetic minority over-sampling technique(MDSMOTE) support vector machine(SVM) particle swarm optimization(PSO); 分类号 U463.7 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法被引量：3: 5; 作者刘颂凯党喜崔梓琪杨超阮肇华袁铭洋; 机构三峡大学电气与新能源学院新能源微电网湖北省协同创新中心国网福建宁德供电公司; 出处《智慧电力》北大核心 2024年第1期116-123,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(62233006) 湖北省自然科学基金项目(2022CFB825)。; 文摘系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造所需的新样本,改善样本类不平衡问题,并减少噪声的影响;然后,基于深度残差网络构建电力系统暂态稳定评估模型,解决梯度消失导致的模型性能退化问题,提高模型的鲁棒性和准确性;最后,在新英格兰10机39节点和47机140节点系统上的仿真结果表明,所提方法能减小噪声干扰、降低不平衡数据集所带来的影响和减少计算复杂度。; 关键词暂态稳定评估噪声问题样本类分布不平衡改进合成少数过采样技术深度残差网络; Keywords transient stability evaluation noise problem class imbalance distribution of sample improved synthetic minority oversampling technique deep residual network; 分类号 TM712 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进SMOTE不均衡样本处理和IHPO-DBN的变压器故障诊断方法研究	周萱吴伟丽	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	不平衡样本下基于变异麻雀搜索算法和改进SMOTE的变压器故障诊断方法	朱莉汪小豪李豪姜成龙曹明海	《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略	栗磊王廷涛赫嘉楠牛健梁亚波苗世洪	《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心	2023	19	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进MDSMOTE与PSO-SVM在汽车组合仪表分类预测中的应用	肖圳何彦李育锋吴鹏程刘德高杜江	《工程设计学报》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法	刘颂凯党喜崔梓琪杨超阮肇华袁铭洋	《智慧电力》北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料