基于多核学习整合GIS局部放电多类特征的分类研究

宋人杰; 杨爽; 孟凡奇

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基于多核学习整合GIS局部放电多类特征的分类研究

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传统的单一核函数构成的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法解决气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switcher,GIS)所采集到的局部放电数据(Partial Discharge,PD)分布不规则、特征类别复杂和规模巨大等问题.针对这类问题,本文提出使用多个核的线性组合方式即简单多核学习方法(Simple Multiple Kernel Learning,SimpleMKL)对多类特征进行分类研究.通过赋予不同局部放电特征不同的核函数,以多个核函数的线性加权代替传统的单一核函数,利用梯度下降法不停迭代求解核函数的权值系数,最终达到整合局部放电多类特征并提高分类精度的目的.实验结果表明:该方法对局部放电多个特征空间具有普适性,分类精度高于单核SVM和融合SVM识别方法.

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来源
《北京交通大学学报》 |2018年第5期|93-98,140|共7页
作者
宋人杰; 杨爽; 孟凡奇;
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作者单位

东北电力大学电气工程学院;

吉林吉林132012;

东北电力大学电气工程学院;

吉林吉林132012;

东北电力大学电气工程学院;

吉林吉林132012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类全封闭组合电器;
关键词
气体绝缘组合电器; 局部放电; 模式识别; 简单多核学习;

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