首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
全部学科
医药、卫生
生物科学
工业技术
交通运输
航空、航天
环境科学、安全科学
自然科学总论
数理科学和化学
天文学、地球科学
农业科学
哲学、宗教
社会科学总论
政治、法律
军事
经济
历史、地理
语言、文字
文学
艺术
文化、科学、教育、体育
马列毛邓
全部专业
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目中文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
一种用于电力变压器故障识别的理论方法研究
摘 要:
支持向量机方法基于小样本的统计学习理论,其本质上是个优化和分类问题。设计了一种使用遗传算法优化多分类支持向量机参数,并将参数优化后的多分类支持向量机用于电力变压器故障识别的方法。该方法对色谱分析法检测到的特征气体含量进行数值预处理,提取出故障识别所需要的n+1个特征量,然后利用数值预处理后得到的数据样本对多分类支持向量机进行训练和识别,通过输出结果判断变压器所处的状态,以达到设备状态监测的目的。
本文献已被
CNKI
等数据库收录!
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号