代价敏感相关向量机的研究及其在变压器故障诊断中的应用

尹金良; 刘玲玲

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代价敏感相关向量机的研究及其在变压器故障诊断中的应用

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实际中不同变压器故障类型的误分引发的危害程度往往不同,仅追求正确率并不一定会带来符合实际意义的分类结果.针对此,提出了代价敏感相关向量机(CS-RVM).CS-RVM以误分代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测新样本类别.在用典型算例验证了CS-RVM具有代价敏感性的基础上,尝试将其应用于变压器故障诊断.基于溶解气体分析(DGA)数据的变压器故障诊断实例分析表明,CS-RVM全局诊断正确率略高于BP神经网络和支持向量机,略低于多分类相关向量机(M-RVM),但CS-RVM趋于提高误诊代价高的故障类型的诊断正确率,具有代价敏感性;CS-RVM的诊断速度足以满足变压器故障诊断的工程要求.

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来源
《电力自动化设备》 |2014年第5期|111-115|共5页
作者
尹金良; 刘玲玲;
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作者单位

天津理工大学自动化学院,天津300384;

天津理工大学工程训练中心,天津300384;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力变压器;
关键词
变压器; 代价敏感学习; 相关向量机; 误分类代价; 故障诊断;

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