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王洪江

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：西安理工大学自动化与信息工程学院信息与控制工程研究中心更多>>
发文基金：陕西省教育厅产业化培育项目更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇模式识别
  • 1篇绝缘
  • 1篇绝缘子
  • 1篇高压绝缘
  • 1篇高压绝缘子

机构

  • 1篇西安理工大学

作者

  • 1篇刘丁
  • 1篇张青
  • 1篇焦尚彬
  • 1篇郑岗
  • 1篇王洪江

传媒

  • 1篇西北农林科技...

年份

  • 1篇2006
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
支持向量机在高压绝缘子污秽程度评定中的应用被引量：1
2006年
高压绝缘子污秽程度的评定可以表述为多类模式识别问题,由于影响绝缘子表面污秽状况的因素复杂,并且实际获得的样本数据有限,因此传统的智能方法往往达不到工程应用的精度要求。研究利用支持向量机在解决小样本、非线性及高维识别中的优势,将可用于多类模式识别的DAG SVM s模型用于高压绝缘子污秽程度的评定。该模型易于实现,且能够找到模式间的最优分类超平面,泛化能力较高。用SVM评定高压绝缘子污秽程度时,可以综合考虑不同污秽程度绝缘子泄漏电流的电气特性、环境参数与绝缘子污秽程度之间的非线性关系,从而实现具有极大模糊性的绝缘子表面污秽程度的评定。结果表明,此方法对解决绝缘子污秽程度的评定问题具有良好的适应性和实用性。
焦尚彬刘丁郑岗张青王洪江
关键词：支持向量机模式识别
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共1页<1>
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