【摘 要】
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该文将K近邻分类方法引入基于溶解气体法（DGA）的变压器故障诊断中。并针对经典K近邻方法（K-NN）存在的缺陷,提出根据待分类样本和近邻样本的距离来加权的改进方法。最后通过仿真验
【机 构】
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西藏职业技术学院机电系,上海市电力公司超高压输变电公司,上海市电力公司松江供电公司,浙江大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(50677062);西藏自治区教科研究规划重点课题(藏教高[2007]6号文件)
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该文将K近邻分类方法引入基于溶解气体法（DGA）的变压器故障诊断中。并针对经典K近邻方法（K-NN）存在的缺陷,提出根据待分类样本和近邻样本的距离来加权的改进方法。最后通过仿真验证了该方法的有效性。仿真表明,当K的取值在一定范围内时,经典的K-NN算法和加权的K-NN方法都具有比较高的准确性,且加权的K近邻方法比经典的K近邻法体现出了更好的性能。
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