【摘 要】
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构建了基于拉普拉斯近似方法的高斯过程分类器(LGPC)。LGPC可自行优化超参数,以概率形式输出分类结果,便于问题的不确定性分析,从而克服SVM规则化系数、核函数参数确定困难等
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,上海电力公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)
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构建了基于拉普拉斯近似方法的高斯过程分类器(LGPC)。LGPC可自行优化超参数,以概率形式输出分类结果,便于问题的不确定性分析,从而克服SVM规则化系数、核函数参数确定困难等局限。在用典型分类数据验证LGPC在分类性能方面优于SVM的基础上,提出了基于LGPC的变压器故障诊断方法,并给出了其具体实现方法。通过工程实例验证了均值函数采用常函数、协方差函数采用全平方指数函数、似然函数采用误差函数时,故障诊断的正确率较高。同基于SVM的故障诊断方法相比,本文所提方法可以取得更高的故障诊断正确率,具有可行性和推广性。
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