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申请/专利权人：国网山东省电力公司淄博供电公司
申请日：2020-08-13
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN111931855B
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06F18/22;G06N3/0499;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2020.12.01#实质审查的生效;2020.11.13#公开
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种融合否定选择算法和径向基函数的电力设备诊断方法；包括如下步骤：步骤S1，通过否定选择算法对故障数据进行预处理，并分类出不同的故障样本；步骤S2，通过径向基神经网络函数进行机器学习算法，实现配电设备的故障诊断；通过否定选择算法对故障数据进行预处理，并分类出不同的故障样本，通过径向基神经网络函数进行机器学习，最终实现配电设备的故障诊断。
主权项：1.一种融合否定选择算法和径向基函数的电力设备诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，通过否定选择算法对故障数据进行预处理，并分类出不同的故障样本；步骤S2，通过径向基神经网络函数进行机器学习算法，实现配电设备的故障诊断；步骤S1包括如下步骤：步骤S101，将自体样本S进行归一化处理，产生随机样本X；步骤S102，计算随机样本X与每个检测器DI的欧式距离Dd；步骤S103，当欧式距离Dd大于检测器检测半径时，计算随机样本X与每个自体样本Si的欧式距离d；步骤S104，计算d的最小距离min_d；步骤S105，如果最小距离min_d大于自体半径rs时，执行步骤S106；如果最小距离min_d小于自体半径rs时，执行步骤S107；步骤S106，检测半径r为min_d-rs，当r大于0时，将样本X放入集合器集合D中，当r小于0时，将产生新的随机样本X；步骤S107，将样本X放入集合器集合D中；其中，Si是指第i个自体样本S。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司淄博供电公司 融合否定选择算法和径向基函数的电力设备诊断方法
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