自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的运用(pdf 6页)

自适应模糊支持向量机邻近增量算法在变压器故障诊断中的运用内容提要：
提出了一种基于自适应模糊支持向量机增量算法的变压器故障诊断方法。对变压器故障诊断采取分层结构，以模式识
别思想提取与分类模式密切相关的输入特征，有效地抑制了冗余信息的干扰；采用参数自适应优化算法增强了SVM参数选择
的灵活性，加快了算法的收敛速度。邻近增量算法提高了诊断模型的精度与对于新样本的学习能力，与普通的多分类支持向
量机以及多分类模糊支持向量机算法相比，该算法具有较好的收敛性和良好的诊断效果。

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