本文選題：局部放電 + 組合核　； 參考：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2015年02期

【摘要】：傳統(tǒng)的單一核函數(shù)SVM無(wú)法實(shí)現(xiàn)局部放電中的多特征空間向量的映射分類,且目前SVM大都采用不同尺度的徑向基函數(shù)作為核函數(shù),核的調(diào)整空間較為有限,無(wú)法針對(duì)不同特征空間的放電參數(shù)達(dá)到普適的效果。針對(duì)上述問題,本文提出一種基于多分組特征的組合核多分類SVM的局部放電識(shí)別方法。該方法首先完成多類特征空間在不同類型SVM核函數(shù)中的映射分類,再采用骨干粒子群(BBPSO)優(yōu)化方法選取最佳核參數(shù),并求解核函數(shù)權(quán)值系數(shù),最終形成最優(yōu)核函數(shù)組合分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)多個(gè)特征空間數(shù)據(jù)具有普適性,且融合效果理想,分類精度高于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)和SVM識(shí)別方法。
[Abstract]:The traditional single kernel function SVM can not realize the mapping classification of multi-feature space vectors in partial discharge. At present, most of SVM uses radial basis function of different scales as kernel function, and the adjustment space of kernel is relatively limited. The discharge parameters in different feature spaces can not achieve universal effect. In order to solve the above problems, this paper presents a method of partial discharge recognition based on multi-packet feature combined kernel multi-classification SVM. In this method, the mapping classification of multi-class feature spaces in different types of SVM kernel functions is completed, and then the optimal kernel parameters are selected by using the backbone particle swarm optimization method, and the weight coefficients of the kernel functions are solved, finally the optimal kernel function combination classification model is formed. The experimental results show that this method is universal for multiple feature space data, and the fusion effect is ideal, and the classification accuracy is higher than that of the error back-propagation neural network (BPN) and the SVM recognition method.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袑ｍ�(xiàng)資金(2014ZD32,13MS69) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61204027)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM855;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1828561