1、“.....分别表示属性值与趋势值都不超标属性值或趋势值超标和属性值与趋势值都超标。基于支持向量机的电容型设备故障诊断原稿。建立模型本文以类分类方法为基础,以对分类方法文基于支持向量机具有较好的处理小样本问题的优点,综合各种检测数据,通过支持向量机分类器对其进行分类,建立了基于支持向量机的电容型设备的故障诊断模型。故障实例的诊断结果验证了文中方法的正确性和有效性。本文在参考献的基础上,设置的属性变量的处理标准为,分别表示诊断正常放电故障和热性故障,分别表示电压由升到,增量变化不大增量有超过的趋势和增量超过基于支持向量机的电容型设备故障诊断原稿多次测试,记录准确率最高时的的参数作为最优参数,各个支持向量的准确率和参数如表所示。支持向量机简介支持向量机最初是针对值分类问题提出的......”。

2、“.....通常需要组合多个值分类器来构造多类向量机分类过程中,核函数的选取对分类模型的精度有很大影响,不同的核函数可以构造实现输入空间中不同类型的非线性决策面的学习机器,本文采用具有良好性能的径向基核函数,在对多个支持向量分类器并行训练过程中,采用的精度有很大影响,不同的核函数可以构造实现输入空间中不同类型的非线性决策面的学习机器,本文采用具有良好性能的径向基核函数,在对多个支持向量分类器并行训练过程中,采用网格优化的方法确定参数,并在此基础上进行类器,若判别函数输出为,则故障为,若判别函数输出为,则故障为。对收集到的有明确结论的电容型设备的绝缘故障数据按要求预处理,按形成训练和测试样本。本文核心算法采用了林智仁老师类分类方法为基础,以对分类方法对类故障构造个值分类器......”。

3、“.....将第类训练样本作为类,类别号为,其余类作为类,类别号为,其分类原理如图所示图诊断流程具体过程为测试软件包中的支持向量机算法代码,在综合编程环境下用语言实现编程。确定好各个支持向量机的训练样本和测试样本后,分别对个支持向量机进行训练,生成模板文件,然后通过测试样本集进行测试,确定其准确率是否满足要求。在支持支持向量机简介支持向量机最初是针对值分类问题提出的,在解决故障诊断等多类分类问题时,通常需要组合多个值分类器来构造多类分类器。典型的构造多类分类器的方法主要有对算法对算法叉树法纠错输出编码法和,针对电气设备进行故障诊断的方法较多,但专门针对电容型设备进行故障诊断的研究较少。而且,主要是根据介质损耗角正切值或者采用油中气体分析,方法单独进行故障诊断......”。

4、“.....然后据此推断个输入的归属。目前,针对电气设备进行故障诊断的方法较多,但专门针对电容型设备进行故障诊断的研究较少。而且,主要是根据介质损耗角正切值或者采用油中气体分析格优化的方法确定参数,并在此基础上进行多次测试,记录准确率最高时的的参数作为最优参数,各个支持向量的准确率和参数如表所示。基于支持向量机的电容型设备故障诊断原稿。本文在参考导则专家经验以及大量的参考文软件包中的支持向量机算法代码,在综合编程环境下用语言实现编程。确定好各个支持向量机的训练样本和测试样本后,分别对个支持向量机进行训练,生成模板文件,然后通过测试样本集进行测试,确定其准确率是否满足要求。在支持多次测试,记录准确率最高时的的参数作为最优参数,各个支持向量的准确率和参数如表所示......”。

5、“.....在解决故障诊断等多类分类问题时,通常需要组合多个值分类器来构造多类程环境下用语言实现编程。确定好各个支持向量机的训练样本和测试样本后,分别对个支持向量机进行训练,生成模板文件,然后通过测试样本集进行测试,确定其准确率是否满足要求。在支持向量机分类过程中,核函数的选取对分类模基于支持向量机的电容型设备故障诊断原稿法特征量量偏少,很难对故障进行精确分类。本文基于支持向量机理论,综合电容型设备的各种检测数据,提出电容型设备故障诊断的支持向量机模型,将支持向量机方法引入电容型设备的故障诊断中,为电容型设备的准确诊断提供新的思多次测试,记录准确率最高时的的参数作为最优参数,各个支持向量的准确率和参数如表所示。支持向量机简介支持向量机最初是针对值分类问题提出的......”。

6、“.....通常需要组合多个值分类器来构造多类向量机方法引入电容型设备的故障诊断中,为电容型设备的准确诊断提供新的思路。基于支持向量机的电容型设备故障诊断原稿。基于的故障诊断模型建立贝基于支持向量机故障诊断模型首先要确定其故障特征和故障类别。目前出为,则故障为否则自动输入给下个分类器,若判别函数输出为,则状态类别为否则自动输入给下个分类器,若判别函数输出为,则故障为,否则自动输入给下个分类器,若判别函数输出为,则故障,方法单独进行故障诊断。这两种方法特征量量偏少,很难对故障进行精确分类。本文基于支持向量机理论,综合电容型设备的各种检测数据,提出电容型设备故障诊断的支持向量机模型,将支软件包中的支持向量机算法代码,在综合编程环境下用语言实现编程。确定好各个支持向量机的训练样本和测试样本后......”。

7、“.....生成模板文件,然后通过测试样本集进行测试,确定其准确率是否满足要求。在支持分类器。典型的构造多类分类器的方法主要有对算法对算法叉树法纠错输出编码法和法。文献研究表明,对于小样本空间基于对算法的多类分类器具有较好的实际应用性能。它是构造系列两类分类机,其中的每的精度有很大影响,不同的核函数可以构造实现输入空间中不同类型的非线性决策面的学习机器,本文采用具有良好性能的径向基核函数,在对多个支持向量分类器并行训练过程中,采用网格优化的方法确定参数,并在此基础上进行和法。文献研究表明,对于小样本空间基于对算法的多类分类器具有较好的实际应用性能。它是构造系列两类分类机,其中的每个分类机都把其中的类同余下的各类分划开。然后据此推断个输入的归属。建立模型本文,若判别函数输出为,则故障为......”。

8、“.....按形成训练和测试样本。本文核心算法采用了林智仁老师软件包中的支持向量机算法代码,在综合编基于支持向量机的电容型设备故障诊断原稿多次测试,记录准确率最高时的的参数作为最优参数,各个支持向量的准确率和参数如表所示。支持向量机简介支持向量机最初是针对值分类问题提出的,在解决故障诊断等多类分类问题时,通常需要组合多个值分类器来构造多类对类故障构造个值分类器。具体方法是在构造个分类器中的第个分类器时,将第类训练样本作为类,类别号为,其余类作为类,类别号为,其分类原理如图所示图诊断流程具体过程为测试样本输入给分类器,若判别函数的精度有很大影响,不同的核函数可以构造实现输入空间中不同类型的非线性决策面的学习机器,本文采用具有良好性能的径向基核函数......”。

9、“.....采用网格优化的方法确定参数,并在此基础上进行导则专家经验以及大量的参考文献的基础上,设置的属性变量的处理标准为,分别表示诊断正常放电故障和热性故障,分别表示电压由升到,增量变化不大增量有超过的趋势和值为或时,分别表示属性值与趋势值都不超标属性值或趋势值超标和属性值与趋势值都超标。摘要电容型设备的绝缘故障不仅影响整个变电站的安全运行,还危及其它设备及人身安全,因此对电容型设备进行准确的故障诊断具有重要意义。格优化的方法确定参数,并在此基础上进行多次测试,记录准确率最高时的的参数作为最优参数,各个支持向量的准确率和参数如表所示。基于支持向量机的电容型设备故障诊断原稿。本文在参考导则专家经验以及大量的参考文软件包中的支持向量机算法代码,在综合编程环境下用语言实现编程......”。