【摘 要】
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基于受限玻尔兹曼机可作为非线性分类器独立解决分类问题的特点,构建了分类受限玻尔兹曼机模型,并对其分类性能运用数据集进行测试。结合变压器油中溶解气体监测数据,提出了
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2014505069);国家电网基金(2014MS129)
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基于受限玻尔兹曼机可作为非线性分类器独立解决分类问题的特点,构建了分类受限玻尔兹曼机模型,并对其分类性能运用数据集进行测试。结合变压器油中溶解气体监测数据,提出了基于受限玻尔兹曼机变压器故障诊断分类新方法,综合使用油中溶解气体的分析结果作为分类属性,对提出的新方法进行实例测试,结果表明,该方法适用于电力变压器故障诊断分类,不仅在大量无标签样本中提取特征的能力较强,其分类性能优于BP神经网络和支持向量机分类方法。
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