《表6 O-E含无训练样本类型故障识别结果》
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《基于Tsallis熵与层次化混合分类器的含未知故障断路器机械故障诊断》
为验证采用层次化混合分类器识别无训练样本未知类型故障能力,参考现有研究,以新方法与OCSVM-ELM方法开展比较试验。表6、表7分别为OCSVM-ELM(O-E)与新方法(OCSVM-ELM-OCSVM,O-E-O)两种混合分类器识别结果。对比表6、表7数据可知,O-E虽然能够弥补ELM将未知状态误识别为正常状态的缺点,但会将10组无训练样本未知故障类型误识别为已知故障类型。而O-E-O能够对O-E的识别结果进行校正,准确识别10组未知故障。
图表编号 | XD0051115600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.31 |
作者 | 黄南天、王斌、蔡国伟、郑检、方立华 |
绘制单位 | 东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室、东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室、东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室、国网江西省电力有限公司、东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室 |
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