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张弛; 吴东; 王伟; 刘力卿; 谢军;
国网天津市电力公司电力科学研究院 天津100084;
国网天津市电力公司设备管理部 天津100084;
华北电力大学电力工程系 河北 保定071003;
变压器; 故障诊断; 深度学习; 变分自编码器; 不平衡样本; 油中溶解气体分析;
机译:基于DGA方法的电力变压器故障诊断和绝缘油质量评估的神经网络专家系统。
机译:基于模糊逻辑和ANFIS模型的基于DGA的变压器故障诊断的综合比较研究
机译:基于k最近邻插补DGA数据集的基于支持向量机的电力变压器故障诊断
机译:基于Smote算法和焦损的不平衡样本变压器故障诊断模型
机译:使用深度变分自编码器的新型检测和分析
机译:基于条件变分自编码器的分子发生模型从头设计分子
机译:使用SVM-BA分类器基于DGA数据的变压器故障诊断的准确性
机译:基于变分和基于pDE的方法,用于使用图形进行大数据分析,分类和图像处理。
机译:基于深度学习的变分推理模型的信号单元特征变分推理方法及其系统
机译:通过基于前馈神经网络的变分自编码器生成综合布局模式
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