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电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差，而贝叶斯网络处理不确定性问题能力强。提出了一种基于选择性贝叶斯分类器的、溶解气体分析结合其他电气试验结果的变压器故障诊断方法，井建立了变压器选择性贝叶斯故障诊断模型。详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性。该模型还可以通过不断积累完善训练样本，自动修正网络结构参数和概率分布参数。实验表明提出的选择性贝叶斯分类器适于变压器故障诊断。