【摘 要】
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IGBT模块在各领域的现代设备中都起着至关重要的作用,对IGBT模块的状态评估可以有效避免因模块损坏而造成的严重后果。研究采用随机森林、XGBoost、分类与回归树、k近邻、支持向量回归、Adaboost、极端随机树和梯度提升决策树8种算法,根据IGBT模块的任务剖面对其进行状态评估。该研究根据多种人工智能算法的实验结果分析了IGBT设备的任务剖面,为IGBT状态评估提供了相关的解决思路。
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IGBT模块在各领域的现代设备中都起着至关重要的作用,对IGBT模块的状态评估可以有效避免因模块损坏而造成的严重后果。研究采用随机森林、XGBoost、分类与回归树、k近邻、支持向量回归、Adaboost、极端随机树和梯度提升决策树8种算法,根据IGBT模块的任务剖面对其进行状态评估。该研究根据多种人工智能算法的实验结果分析了IGBT设备的任务剖面,为IGBT状态评估提供了相关的解决思路。
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