【摘 要】
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为对变压器故障进行更有效的诊断,针对变压器故障数据数值范围广且分布不均的特点,提出了k值自适应加权K近邻算法。首先,为避免离群样本对分类结果造成影响,利用局部异常因子
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(项目编号:61703345),四川省科技厅应用基础研究项目(项目编号:2017JY0204),西华大学研究生创新基金(项目编号:ycjj2018181)
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为对变压器故障进行更有效的诊断,针对变压器故障数据数值范围广且分布不均的特点,提出了k值自适应加权K近邻算法。首先,为避免离群样本对分类结果造成影响,利用局部异常因子对样本数据进行了离群点检测,并剔除了显著离群的样本;其次,为弥补传统KNN算法k值固定的缺陷,提出根据待测样本近邻点单位面积密度来对k进行自适应取值;最后,在对待测样本进行分类时,综合考虑各近邻点到待测样本之间的欧式距离,以及待测样本与各类别样本的分布相似度来确定各近邻点权重,并应用到最终的变压器故障分类决策之中。实验结果表明:研究提出的k值
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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