【摘 要】
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受益于小样本学习特性,支持向量机方法成为当前变压器故障诊断最有效的方法之一,并广为运用。然而该类方法的诊断性能依赖于样本数据的质量,受异常点影响较大。为此,提出一种
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,南京工业大学电气工程与控制科学学院,南京国电环保科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503181,61673205),中央高校基本科研基金资助项目(NE2014202)
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受益于小样本学习特性,支持向量机方法成为当前变压器故障诊断最有效的方法之一,并广为运用。然而该类方法的诊断性能依赖于样本数据的质量,受异常点影响较大。为此,提出一种基于稀疏低秩矩阵分解的方法来对其进行改进。首先对训练样本进行编码,使其低秩化,然后采用稀疏低秩矩阵分解方法将所得矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵,通过对稀疏矩阵的统计分析找出异常元素,并将该元素对应的训练样本作为异常点进行删除,进而生成新的训练样本。最后采用新生成的训练样本构建分类器,实现故障诊断。实例分析表明,所提方法能够在存在异常点的情
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