基于多分类器融合的XLPE电缆局部放电模式识别研究

• 作者: 姚林朋 徐颖敏 江秀臣 钱勇 黄成军
• 来源期刊: 电气自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 XLPE电缆 多分类器融合 主成分分析 模式识别
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 74-76,80
• 分类号: TM274+.5
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3886.2011.03.025

摘要

将多分类器融合的方法应用到XLPE电缆的局部放电模式识别中.针对几种典型的XLPE电缆局部放电类型,提取放电统计特征参数,采用主成分分析(PCA)降维后,应用基于AdaBoost的多感知器神经网络融合分类模型进行分类.实验结果表明算法能有效提高基本分类器的准确率,提供了一种用于局部放电模式识别新的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江秀臣	上海交通大学电气工程系	305	4849	36.0	54.0
2	钱勇	上海交通大学电气工程系	104	1423	18.0	34.0
3	黄成军	上海交通大学电气工程系	111	2404	26.0	45.0
4	姚林朋	上海交通大学电气工程系	24	505	11.0	22.0
5	徐颖敏	上海交通大学电气工程系	1	1	1.0	1.0