【摘 要】
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针对电气设备运行状态图像的特点，提出将支持向量机（SVM）分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法，分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分；再利用K—L变换
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,韩国昌源大学机电一体化学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金(20042102)
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针对电气设备运行状态图像的特点，提出将支持向量机（SVM）分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法，分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分；再利用K—L变换提取出运行状态的特征向量；最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明：支持向量机分类方法对于小样本情况，具有良好的分类能力，适合多种电气设备运行状态的分类，并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明，Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。
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