《表1 3种辨识方法评价指标表》

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《基于Attention-RBF神经网络的配电变压器电流骤降点辨识方法》

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比较3种辨识方法正确判断骤降点的精确度，评价指标如表1所示。由表1可知，3种方法下TNR均达到95%，即电流正常点的辨识度均较高。同时改进辨识算法较传统算法的TPR精确度提高了5.37%，多特征参量的数据学习显然比以经验为主的单参量效果更佳。而AttentionRBF辨识算法下TPR达到95.70%，较传统算法提高了9.68%，大幅提升了电流骤降点辨识的精确度。