《表4 拟合分析模型：基于支持向量机及频域介电谱的变压器油浸绝缘受潮状态分析研究》

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《基于支持向量机及频域介电谱的变压器油浸绝缘受潮状态分析研究》

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为利用SVM实现对油浸绝缘受潮状态的准确评估，需获取足量指纹数据。然而，从制备的纸板样本中提取的介电指纹数量过少，这会导致SVM泛化能力不足，无法实现对SVM分类能力的训练。针对上述问题，本文提出一种扩展源数据的拟合分析模型。具体操作步骤如下：（1）样品DP值为自变量X，水分为自变量Y；指纹值Di为因变量Zi，其中i∈（1，5）。（2）将X，Y，Zi带入表4所示拟合分析模型，通过拟合计算得到模型所包含参数A0～A9，其定量方程所含具体参数数值如表4所示。（3）将X、Y值变化步长分别为0.5及0.1，将预置自变量数组（X，Y）带入拟合分析模型，得到630组拟合指纹，并用于构建DSC-SVM训练集。