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将交叉熵算法和支持向量机两种人工智能算法融合,并将其运用到干式变压器的故障诊断中。支持向量机具有很强的泛化能力,适用于故障数据难以获取的小样本故障诊断,但是其参数的取值极大地影响着分类结果。因此,利用交叉熵算法在寻优方面的优势来优化支持向量机的参数,从而建立干式变压器故障诊断模型。
交叉熵优化算法在矿用干式变压器故障诊断中的应用
【摘 要】
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将交叉熵算法和支持向量机两种人工智能算法融合,并将其运用到干式变压器的故障诊断中。支持向量机具有很强的泛化能力,适用于故障数据难以获取的小样本故障诊断,但是其参数
【机 构】
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黑龙江科技大学电子与信息工程学院,黑龙江科技大学电气与控制工程学院
【出 处】
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通信电源技术
【发表日期】
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2018年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51504085）, 黑龙江省留学基金项目（LC2017026）
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