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题名基于特征气体分层特性的电力变压器故障诊断技术研究
被引量：5
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作者
赵小勇
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机构
海南电力技术研究院
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出处
《电气技术》
2012年第11期10-13,共4页
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文摘
随着电网的扩大,变压器在电网中的作用日益提高,从而变压器在线故障诊断技术也显得异常重要。分析了变压器常见的故障类型以及变压器故障与变压器油产生特征气体的对应关系;选出具有代表性的特征气体作为最优诊断特征量;将故障诊断过程分为三个层次:正常-故障层、过热-放电层和故障细化层(高温过热、中低温过热、低能量放电、高能量放电);最后用互信息方法与神经网络法实现基于特征气体分层特性的变压器故障诊断方案。
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关键词
故障诊断
电力变压器
特征气体
特征量选取
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Keywords
fault diagnosis
power transformer
feature gas
feature selection
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分类号
TM407
[电气工程—电器]
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题名基于联合法选取特征的产品评论情感分类研究
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作者
张静
周佐
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机构
河西学院信息技术与传媒学院
河西学院物理与机电工程学院
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出处
《工业仪表与自动化装置》
2018年第1期10-14,共5页
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基金
河西学院青年教师科研基金资助项目(QN2014-25)
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文摘
随着互联网中信息资源不断膨胀,如何从海量的产品评论文本信息中获得对某一产品真实的、客观的评价,已成为一个亟待解决的问题。针对传统特征量选择方法的不足,该文采用了联合特征选取的方法,并构建了基于支持向量机的分类器,有效地实现了对产品评论文本情感倾向性的分类。对网络中获取的大量评论信息进行分析和研究,结果表明,提出的方法有效地克服了低频词中噪音词的干扰,提高了文本表示质量,改善了分类的效果。
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关键词
文本分类
产品评论
情感倾向性
特征量选取
联合法选取特征
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Keywords
text categorization
product reviews
emotional tendency
feature extraction
combined method selecting features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于粗糙集的炮兵地面目标识别特征量选取方法
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作者
张敬忠
陈栋
窦维江
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机构
解放军炮兵学院
江南大学信息学院
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出处
《计算机测量与控制》
CSCD
2008年第6期815-818,共4页
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文摘
地面目标识别是炮兵侦察的主要内容之一,其关键在于目标特征量的选取;文章在Kohonen的自组织特征映射(SOM)方法基础上,同时结合概率分类方法,提出了一种最优分类器方法,并将其用于炮兵地面目标特征量的量化;采用粗糙集理论,实现了对经过量化后的目标特征量进行简化和优化,指导目标特征量的选取,为后续的使用学习机器更快更准确的识别目标提供重要的前提条件。
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关键词
目标识别
粗糙集
目标特征量
特征量选取
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Keywords
target recognition
rough set
target features
feature selection
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于混合模式的网页过滤系统研究
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作者
李慧
施荣华
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机构
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《信息技术》
2007年第12期73-76,共4页
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文摘
网页过滤系统旨在帮助用户屏蔽不健康的网页。提出了基于混合模式的网页过滤模型,将传统的基于网址过滤和敏感词过滤的方法与基于文本分类的过滤方法结合起来。重点讨论了特征量选取、网页结构化信息利用等方面的改进措施。实验表明这种模型在保持易于实现的特点的同时,在速度和准确度方面都有不同程度的提高。
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关键词
信息过滤
文本分类
特征量选取
简单贝叶斯
人工神经网络
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Keywords
infonnation filtering
text classification
feature extraction
naive Bayes
artificial neural network
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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