《表2 DSV故障分类结果》

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《基于粒子群算法优化支持向量机的变压器绕组变形分类方法》

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注：DSV故障总体分类准确率:100%（21/21）。

按照图2所示流程，将上述得到的数据集用于训练和测试SVM模型，观察SVM模型的分类精度。在本研究的SVM模型通过训练集学习过程当中，训练精度总是100%，因此文中以下所提供的精确度都是指测试精度，对于训练精度未作进一步分析阐述。训练好的SVM模型对各种变压器故障的识别结果见表2-5。