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介绍深度学习的级联森林模型与原理。根据工程现场在线监测数据的特点,考虑到深度学习较强的样本特征转换和提取能力,选取H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO和CO2作为特征分析变量。实验结果证明:深度森林方法可以有效提高变压器故障诊断的正确率,且诊断效果优于传统方法。
油浸式变压器故障诊断的研究
【摘 要】
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介绍深度学习的级联森林模型与原理。根据工程现场在线监测数据的特点,考虑到深度学习较强的样本特征转换和提取能力,选取H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO和CO2作为特征分析变
【机 构】
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上海工程技术大学机械工程学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2018年01期
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