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基于朴素贝叶斯分类器的电流互感器状态评估

岳全中  朱永利  
【摘要】:根据大部分电流互感器的油绝缘结构特征,以及油色谱分析技术(DGA)的发展日趋成熟,本文将电流互感器油溶解气体的产气量作为朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes,NB)的输入属性变量,把电流互感器健康状态分为良好、一般、注意、较差4种状态,并以此作为朴素贝叶斯分类器的类变量输出,从而将朴素贝叶斯分类器应用于互感器状态评估中。

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