相关向量机及其在变压器故障诊断中的应用
Relevance vector machine and its application in transformer fault diagnosis作者机构：华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003 上海电力公司上海200025
出 版 物：《电力自动化设备》 (Electric Power Automation Equipment)
年 卷 期：2012年第32卷第8期
页 面：130-134页
核心收录：
学科分类：0808[工学-电气工程] 080803[工学-高电压与绝缘技术] 08[工学]
基 金：河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)
主 题：相关向量机 稀疏贝叶斯 支持向量机 核函数 变压器 故障诊断 分类
摘 要：分析并用典型数据分类算例验证相关向量机(RVM)在分类性能方面优于支持向量机(SVM),在此基础上以标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,采用二叉树的分类方法建立基于RVM的变压器故障诊断模型。实例分析表明,同基于SVM的故障诊断方法相比,该方法可以取得与其相当甚至更优的故障诊断正确率,相关向量个数明显少于支持向量个数,诊断速度显著提高。
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