【摘 要】
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为提高电力变压器故障诊断的准确性,提出一种支持向量机（Support Vector Machines,SVM）的故障诊断方法.该方法用添加最优保存策略的小生境策遗传算法对SVM进行参数优化,确保种
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
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为提高电力变压器故障诊断的准确性,提出一种支持向量机（Support Vector Machines,SVM）的故障诊断方法.该方法用添加最优保存策略的小生境策遗传算法对SVM进行参数优化,确保种群中适应度高的个体能被保留到下一代,使优化对象比较容易稳定,以得到更优良的个体,提高诊断精度.通过与遗传算法优化SVM及标准小生境遗传算法优化SVM的诊断结果相比较,根据对比结果表明：所提方法对变压器故障数据的分类辨识效果更好.
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