【摘 要】
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针对变压器故障诊断中出现的多故障分类问题，为提高支持向量机的多故障分类的准确率，利用遗传算法（GA）对支持向量机的相关参数进行了优化。将利用遗传算法优化的支持向量机（GA-SVM
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针对变压器故障诊断中出现的多故障分类问题，为提高支持向量机的多故障分类的准确率，利用遗传算法（GA）对支持向量机的相关参数进行了优化。将利用遗传算法优化的支持向量机（GA-SVM）应用于变压器故障诊断中，并与利用粒子群算法优化的支持向量机（PSO-SVM）的识别结果进行比较。对比试验结果可以看出，GA-SVM算法能够更为有效地选择支持向量机的相关参数，在很大程度上提高了变压器多故障分类的准确性。
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