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本文采用改进粒子群算法，通过动态地调整算法的全局与局部搜索能力对SVM参数优化，提高了分类准确率。本文以变压器油中溶解气体（DGA）浓度为评估指标，将变压器分成正常、注意、异常、严重4个等级。通过实例数据分析得出。用改进舌粒子群算法更适合在变压器状态评估中应用。
基于改进粒子群算法与SVM的变压器状态评估
【摘 要】
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本文采用改进粒子群算法，通过动态地调整算法的全局与局部搜索能力对SVM参数优化，提高了分类准确率。本文以变压器油中溶解气体（DGA）浓度为评估指标，将变压器分成正常、注意、异常
【机 构】
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华北电力大学电子与通信工程系
【出 处】
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科技风
【发表日期】
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2012年8期
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