《表1：变压器油中溶解气体色谱峰识别方法的研究及应用》

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《变压器油中溶解气体色谱峰识别方法的研究及应用》

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在125个测试样本中，有120个样本的SVM分类结果与其实际的色谱峰气体组分情况相符合，即验证集分类准确率达到96.32%。因此采用训练良好的SVM分类器对上文所述色谱峰Peaks集合依次进行预测，就可以较高准确的判断出色谱峰属于哪种气体组分，同时计算出本次预测的置信度，如果本次置信度高，就把本次分类结果存入训练集数据库中。使训练集不断得到矫正，使SVM分类器的分类性能得到进一步提高，从而也进一步提高了色谱峰分类和识别的准确性。