《表7 不同特征提取方法下的诊断效果》

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《监督自适应核熵成分分析特征提取的电力变压器故障诊断》

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2)将诊断准确率作为评价指标。基于相同的训练集与测试集，将上述各方法提取的特征量输入KELM建立不同的诊断模型，并将测试集分类准确率作为最终的评价指标。KELM的原理及训练过程可参考文[20]，文中设置KELM中广义逆矩阵的参数C=0.13，核参数γ2=4。各诊断模型对测试集中各类状态的诊断准确率见图2，各特征提取方法下的测试集总体分类精度见表7。