北京交通大学学报
北京交通大學學報
북경교통대학학보
JOURNAL OF NORTHERN JIAOTONG UNIVERSITY
2012年
1期
117-121
,共5页
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
模糊支持嚮量機%二扠樹%故障診斷%模糊C均值聚類算法%遺傳優化%變壓器
모호지지향량궤%이차수%고장진단%모호C균치취류산법%유전우화%변압기
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.
針對支持嚮量機對訓練樣本內的譟聲和孤立點比較敏感,影響瞭支持嚮量機分類性能的弱點,利用模糊支持嚮量機的學習方法,構建瞭變壓器故障診斷模型.採取一種基于二扠樹的多分類方法,使用模糊C均值聚類算法求取模糊支持嚮量機的模糊隸屬度,採用徑嚮基覈函數,併利用遺傳算法對模糊支持嚮量機的參數進行尋優.實驗結果錶明,基于二扠數的模糊支持嚮量機模型相比BP神經網絡、支持嚮量機有更高的診斷準確率,基于二扠樹模糊支持嚮量機的變壓器故障診斷方法是可行的.
침대지지향량궤대훈련양본내적조성화고립점비교민감,영향료지지향량궤분류성능적약점,이용모호지지향량궤적학습방법,구건료변압기고장진단모형.채취일충기우이차수적다분류방법,사용모호C균치취류산법구취모호지지향량궤적모호대속도,채용경향기핵함수,병이용유전산법대모호지지향량궤적삼수진행심우.실험결과표명,기우이차수적모호지지향량궤모형상비BP신경망락、지지향량궤유경고적진단준학솔,기우이차수모호지지향량궤적변압기고장진단방법시가행적.
