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本发明涉及变压器领域,具体涉及一种两种机器学习方法结合的变压器故障类型诊断方法,极大地提高了对变压器故障类型判断的准确性。本发明两种机器学习方法结合的变压器故障类型诊断方法,包括:对训练样本进行预处理,将预处理后的训练样本输入BP神经网络,对BP神经网络进行训练,将BP神经网络输出的多个特征向量融合成一个特征向量,将融合后的特征向量输入CNN网络,对CNN网络进行训练后得到变压器故障检测复合网络,根据变压器故障检测复合网络对变压器故障类型进行判断。本发明适用于对变压器故障类型进行判断。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113822417 A
(43)申请公布日 2021.12.21
(21)申请号 202111106947.7 G06F 17/13 (2006.01)
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