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基于随机森林的变压器局部放电故障诊断

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状与发展趋势第10-14页
        1.2.1 局部放电分类器研究现状第10-12页
        1.2.2 多源局部放电诊断研究现状第12-14页
    1.3 本文主要研究工作第14-15页
第2章 分类算法第15-29页
    2.1 随机森林算法第15-22页
        2.1.1 分类回归树第15-18页
        2.1.2 随机森林原理第18-19页
        2.1.3 随机森林收敛性第19-22页
    2.2 其它分类算法第22-26页
    2.3 集成算法通常优于单一算法原因第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 分类算法对单源局部放电分类与泛化分析第29-41页
    3.1 放电样本获取第29-31页
    3.2 局部放电统计特征的提取第31-34页
        3.2.1 二维谱图的构造第31-32页
        3.2.2 统计特征提取第32-34页
    3.3 各分类器算法对单源局部放电分类与泛化分析第34-40页
        3.3.1 不考虑老化因素各分类算法对单源局部放电分类与泛化分析第34-38页
        3.3.2 考虑老化因素各分类算法对单源局部放电分类与泛化分析第38-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 分类算法对多源局部放电分类与泛化分析第41-51页
    4.1 多源局部放电数据生成第41-46页
        4.1.1 现场噪声统计特性分析及噪声仿真第41-44页
        4.1.2 多源数据生成方法第44-46页
    4.2 各分类算法对多源局部放电分类与泛化分析第46-50页
    4.3 本章小结第50-51页
第5章 基于RF多源局部放电判别的融合模型第51-55页
    5.1 各分类算法比较第51-52页
    5.2 融合模型的构建第52-54页
    5.3 本章小结第54-55页
第6章 结论与展望第55-56页
    6.1 结论第55页
    6.2 研究工作展望第55-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第60-61页
致谢第61-62页
作者简介第62页

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