【摘 要】
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为提高变压器故障诊断的正确率,提出一种基于改进重排序自适应有向无环图（reordering adaptive directed acyclic graph,RADAG）支持向量机（support vector machines,SVM）的电力变
【机 构】
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江苏省电力公司电力科学研究院,南京工程学院电力工程学院
【基金项目】
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国家电网公司总部科技资助项目（5299001352U0）、江苏省产学研联合前瞻性资助项目（BY2015008-05,BY2016008-05）.
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为提高变压器故障诊断的正确率,提出一种基于改进重排序自适应有向无环图（reordering adaptive directed acyclic graph,RADAG）支持向量机（support vector machines,SVM）的电力变压器故障诊断方法.该方法首先利用基于K折交叉验证和人工蜂群算法优化SVM的核函数和惩罚因子参数,使二分类SVM获得最佳的分类性能;其次,为进一步提高多分类SVM的性能,提出利用交叉确认机制估计每个二分类SVM的泛化能力的方法,并将其用于改进RADAGSVM的分类精度
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