一种基于KFWAdaBoost的变压器故障检测方法、装置、设备及介质

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一种基于KFWAdaBoost的变压器故障检测方法、装置、设备及介质
申请号:CN202510148439
申请日期:2025-02-11
公开号:CN119646592B
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于KFWAdaBoost的变压器故障检测方法、装置、设备及介质,涉及变压器技术领域,本方法通过结合特征生成技术和集成学习策略,利用KPP算法生成聚类特征,并通过分析样本与簇中心的关系来编码样本的分布模式。模型在分类过程中为每个样本生成加权软标签,利用软标签表达类别间的模糊性和相似性,有效提升数据集的信息表达能力。还通过多轮迭代调整样本权重,强化对难分类样本的学习,并结合投票机制输出最终分类结果。此外,生成的新数据集不仅限于KFWAdaBoost模型,而是可以广泛应用于各种分类器的训练,提高了数据的利用效率和诊断的准确性。
技术关键词
标签特征 训练特征 分类特征 矩阵 分类器 样本 数据 特征生成技术 集成学习策略 故障检测 训练集 聚类特征 算法 变压器技术 处理器
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