【摘 要】
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支持向量机用于变压器故障诊断时，其参数的选择会影响到诊断的准确度。为了提高支持向量机的精确度和效率，将粒子群算法和支持向量机相结合，提出了基于粒子群优化支持向量机的故
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支持向量机用于变压器故障诊断时，其参数的选择会影响到诊断的准确度。为了提高支持向量机的精确度和效率，将粒子群算法和支持向量机相结合，提出了基于粒子群优化支持向量机的故障诊断方法。用粒子群算法实现对支持向量机惩罚因子及径向基核函数的寻优，从而提高支持向量机的分类性能。仿真结果表明，此方法能够有效提高变压器故障诊断的准确率。
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