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统计学习理论的本质[M]. 清华大学出版社 , (美)VladimirN.Vapnik著, 2000
基于模糊支持向量机的变压器故障诊断
被引：14
作者：
肖燕彩
张清
机构：
[1] 北京交通大学机械与电子控制工程学院
来源：
基金：
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词：
模糊支持向量机;
二叉树;
故障诊断;
模糊C均值聚类算法;
遗传优化;
变压器;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM407 [维护、检修];
学科分类号：
080801 ;
摘要：
针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型.采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优.实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的.
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页数：5
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