自適應模糊支持向量機鄰近增量算法在變壓器故障診斷中的運用(pdf 6頁)

自適應模糊支持向量機鄰近增量算法在變壓器故障診斷中的運用內容提要：
提出了一種基於自適應模糊支持向量機增量算法的變壓器故障診斷方法。對變壓器故障診斷采取分層結構，以模式識
別思想提取與分類模式密切相關的輸入特征，有效地抑製了冗餘信息的幹擾；采用參數自適應優化算法增強了SVM參數選擇
的靈活性，加快了算法的收斂速度。鄰近增量算法提高了診斷模型的精度與對於新樣本的學習能力，與普通的多分類支持向
量機以及多分類模糊支持向量機算法相比，該算法具有較好的收斂性和良好的診斷效果。

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