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公开(公告)号：CN113962143A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111147393.5
申请日：2021-09-29
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征优选和BP神经网络的变压器诊断方法。该方法基于每两类故障类别样本之间的重叠度进行特征筛选，再利用筛选得到的特征组合训练一BP神经网络从而可以在获取状态评估结果为异常的变压器DGA数据并转换为特征组合后，直接利用训练好的BP神经网络获得变压器的故障类别。本发明还提出两种解决BP神经网络训练数据不平衡的方案：在算法层面，通过在BP神经网络代价函数赋予不同类别的样本不同的权重，使得BP神经网络在训练时更加重视样本数量少的类别的正确分类。在数据层面，利用SMOTE算法生成一部分人工样本补充到样本数量少的类别中，从样本量层面消除各类别之间的不平衡性，然后使用再平衡后的训练数据训练BP神经网络。
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