电网技术2023，Vol.47Issue(9)：3799-3807,9.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.1095
基于融合少数类过采样均衡多分类数据的改进极限学习机的变压器故障诊断方法
Transformer Fault Diagnosis Fused With Synthetic Minority Over-sampling Balanced Multi-classification Data Based on Improved Extreme Learning Machine
摘要
关键词
变压器/故障诊断/非均衡数据/合成少数类过采样/麻雀搜索算法/极限学习机Key words
transformer/fault diagnosis/unbalanced data/分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
王艳,李伟,赵洪山,申宗旺,王寅初..基于融合少数类过采样均衡多分类数据的改进极限学习机的变压器故障诊断方法[J].电网技术,2023,47(9):3799-3807,9.基金项目
国家自然科学基金项目(51807063) （51807063）
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2021MS065).Project Supported by National Natural Science Foundation of China(51807063) （2021MS065）
the Fundamental Research Funds for the Central Universities(2021MS065). （2021MS065）
