XLPE电力电缆局部放电超声识别技术研究

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首先研究了基于主成分分析的缺陷特征提取技术,概述了基于统计学习理论的支持向量机机器学习方法的基本思想及实现分类的算法,在此基础上,提出了基于主成分特征提取支持向量机XLPE电力电缆缺陷识别方法,研究了该方法在XLPE电力电缆缺陷识别中的应用.
作者：侯丽钢江辉刘辉
作者单位：国网江苏省电力有限公司海门市供电分公司,江苏海门226100
母体文献：EPTC第六届输电年会论文集
会议名称：EPTC第六届输电年会  
会议时间：2018年11月1日
会议地点：广州
主办单位：全国输配电技术协作网
语种：chi
分类号：TH7R59
关键词：电力电缆  局部放电  超声识别  支持向量机  主成分特征提取
在线出版日期：2019年5月21日
基金项目：
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2024-12-9 13:49 上传 XLPE电力电缆局部放电超声识别技术研究.pdf

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