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为解决故障电弧识别误判断问题,引入了代价敏感学习理论,为不同的分类错误赋予非均等代价;采集典型负载正常状态和故障电弧状态的电流数据,根据信号的时域和频域特性提取特征向量;应用MetaCost方法训练代价敏感的神经网络,作为故障电弧识别模块。实验结果表明：当代价矩阵取值合理时,代价敏感的神经网络能够有效减少误判断。