【摘 要】
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实际中不同变压器故障类型的误分引发的危害程度往往不同,仅追求正确率并不一定会带来符合实际意义的分类结果.针对此,提出了代价敏感相关向量机（CS-RVM）.CS-RVM以误分代价最小
【机 构】
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天津理工大学自动化学院,天津理工大学工程训练中心
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2009001392)~~
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实际中不同变压器故障类型的误分引发的危害程度往往不同,仅追求正确率并不一定会带来符合实际意义的分类结果.针对此,提出了代价敏感相关向量机（CS-RVM）.CS-RVM以误分代价最小为目标,按贝叶斯风险理论预测新样本类别.在用典型算例验证了CS-RVM具有代价敏感性的基础上,尝试将其应用于变压器故障诊断.基于溶解气体分析（DGA）数据的变压器故障诊断实例分析表明,CS-RVM全局诊断正确率略高于BP神经网络和支持向量机,略低于多分类相关向量机（M-RVM）,但CS-RVM趋于提高误诊代价高的故障类型的诊断正
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