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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于模糊支持向量机的变压器故障诊断
作者姓名:
肖燕彩
张清
作者单位:
北京交通大学机械与电子控制工程学院;
基金项目:
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2011JBM092)
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.
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
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