基于Stacking元学习策略的变压器故障诊断

• 作者: 何頔 凌骁洲 刘秀峰 张彼德 汪凤 邓均 邹江平
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 BP神经网络 最邻近算法KNN TAN贝叶斯网络 Stacking
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 196-199
• 页数: 4页
• 分类号: TM41
• 语种: 中文

摘要

针对目前广泛应用于变压器故障诊断的四种分类器在模式识别中存在的不足,基于Stacking元学习策略的组合方式,构建了一种分类器组合模型.通过试验证明,该组合分类器优于单个分类器精度.