【摘 要】
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分析并用典型数据分类算例验证相关向量机（RVM）在分类性能方面优于支持向量机（SVM）,在此基础上以标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,采用二叉树的分类方法建立基于RVM的变
【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
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分析并用典型数据分类算例验证相关向量机（RVM）在分类性能方面优于支持向量机（SVM）,在此基础上以标准化的变压器主要特征气体含量为输入量,采用二叉树的分类方法建立基于RVM的变压器故障诊断模型。实例分析表明,同基于SVM的故障诊断方法相比,该方法可以取得与其相当甚至更优的故障诊断正确率,相关向量个数明显少于支持向量个数,诊断速度显著提高。
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