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摘 要:本发明公开了一种基于混合采样和集成学习的变压器状态识别方法,具体为:步骤1:将收集到的变压器油中溶解气体数据分为两个数据集;步骤2:对步骤1得到的训练集进行SMOTE过采样,将进行SMOTE过采样后的数据集记为新故障训练数据集;步骤3:将得到的新正常训练数据集与步骤2得到的新故障训练数据集组合产生新的均衡数据集;步骤4:以最小二乘支持向量机为基分类器,利用步骤3生成的q组均衡子数据集训练q个基分类器;步骤5:将步骤4训练得到的q个基分类器进行集成得到强分类器对变压器进行状态识别;通过组合得到的强分类器即为变压器状态识别最优模型,对模型进行测试。该方法能够对变压器状态进行准确的识别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010117648.2 | 专利名称: | 一种基于混合采样和集成学习的变压器状态识别方法 |
申请日: | 2020-02-25 | 申请/专利权人 | 西安工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区金花南路19号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N20/10搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111275204B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |