【摘要】：集成分類是利用分類器互補(bǔ)關(guān)系有效提高泛化能力的多分類器集成方法,日益成為機(jī)器學(xué)習(xí)的新的研究方向,在多個(gè)領(lǐng)域得到了有效應(yīng)用。集成分類器性能指標(biāo)關(guān)鍵在于兩個(gè)方面因素的制約:一是個(gè)體分類器的精度,二是成員分類器相互間的差異化。目前大部分算法設(shè)計(jì)都是通過擾動(dòng)訓(xùn)練集并以此來設(shè)計(jì)差異性較大的基分類器,如Bagging與Boosting算法等。如何獲取成員分類器相互間較大差異化的同時(shí)提高成員分類器的精度,是當(dāng)前集成學(xué)習(xí)研究的熱點(diǎn)。本文提出了一種基于Bagging的兩階段特征選擇集成分類器,從差異化成員分類器和提高成員分類器精度兩個(gè)方面考慮,進(jìn)一步提高集成效果。該集成分類器通過兩階段特征選擇雙重?cái)_動(dòng)訓(xùn)練集來提高個(gè)體分類器的精度和多樣性,并選擇性集成差異較大的個(gè)體分類器,最終運(yùn)用加權(quán)投票思想輸出分類結(jié)果。該集成分類器已運(yùn)用于局部放電故障診斷的實(shí)際應(yīng)用中,能有效地識(shí)別局部放電的類型,及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)變壓器的絕緣狀況進(jìn)行評(píng)估。主要工作如下:(1)提出了一種改進(jìn)的集成分類器,通過融合Bagging算法和兩階段特征選擇相結(jié)合方法來雙重?cái)_動(dòng)訓(xùn)練集,來構(gòu)建不同的輸入空間,達(dá)到提高個(gè)體分類器多樣性和精度的目的。(2)采用IAS算法對(duì)成員分類器進(jìn)行差異化選擇,并再次選用遺傳算法擇優(yōu),加權(quán)輸出最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,本集成分類器較其他集成分類器能獲得較優(yōu)的個(gè)體分類器精度和較大差異性的個(gè)體分類器組合。(3)在局部放電故障診斷實(shí)際問題中驗(yàn)證了本集成分類器。通過實(shí)驗(yàn)選擇了熵值法、互信息、特征增減法作為兩階段方法的構(gòu)成元素,選用SVM算法作為構(gòu)建方法。實(shí)驗(yàn)表明,該集成分類器能較準(zhǔn)確地識(shí)別出放電類別。同時(shí),本集成分類器作為某商用變壓器局放故障檢測產(chǎn)品的內(nèi)嵌掛塊得到了應(yīng)用。
[Abstract]:Ensemble classification is a multi-classifier ensemble method which can effectively improve generalization ability by using the complementary relationship of classifiers. It has become a new research direction of machine learning and has been effectively applied in many fields. The performance index of integrated classifier is restricted by two factors: the accuracy of individual classifier and the difference between member classifiers. At present, most algorithms are designed by perturbation training set to design the base classifier, such as Bagging and Boosting algorithms. How to obtain greater differences between member classifiers and improve the accuracy of member classifiers is a hot topic in the field of integrated learning. In this paper, a two-stage feature selection ensemble classifier based on Bagging is proposed. Considering the difference member classifier and improving the precision of the member classifier, the ensemble effect can be further improved. This ensemble classifier improves the accuracy and diversity of individual classifiers by selecting a dual disturbance training set for two-stage feature selection and selectively integrates individual classifiers with large differences. Finally the weighted voting idea is used to output the classification results. The integrated classifier has been applied to the practical application of partial discharge fault diagnosis. It can effectively identify the type of partial discharge and evaluate the insulation condition of transformer in time and accurately. The main work is as follows: (1) an improved ensemble classifier is proposed, which combines the Bagging algorithm and the two-stage feature selection method to construct different input space. To improve the diversity and accuracy of individual classifier. (2) IAS algorithm is used to select the member classifier and genetic algorithm is used again to select the best and the final result is weighted. The experimental results show that the ensemble classifier can obtain better individual classifier accuracy and more different individual classifier combination than other integrated classifiers. (3) this integrated classifier is verified in the practical problem of partial discharge fault diagnosis. The entropy method, mutual information method, feature addition and subtraction method are selected as the components of the two-stage method, and the SVM algorithm is chosen as the construction method. The experimental results show that the integrated classifier can identify the discharge types more accurately. At the same time, the integrated classifier is used as the embedded block of a commercial transformer PD fault detection product.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP181

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6 張震,胡捍英;基于屬性Bagging kNN性能的增強(qiáng)[J];計(jì)算機(jī)工程;2005年15期

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1 鈕冰;陸文聰;金雨歡;;利用Bagging算法預(yù)測生物膜蛋白類型[A];中國化學(xué)會(huì)第26屆學(xué)術(shù)年會(huì)化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)分會(huì)場論文集[C];2008年

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4 陳繼航;劉家鋒;趙巍;唐降龍;;聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別筆段特征分類器的學(xué)習(xí)方法[A];黑龍江省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)2009年學(xué)術(shù)交流年會(huì)論文集[C];2010年

5 穆明生;;基于特征集的多種分類器模型的在線筆跡認(rèn)證[A];第十屆全國信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2001）論文集[C];2001年

6 彭濤;左萬利;赫楓齡;;基于鏈接上下文的分類器主題爬行技術(shù)(英文)[A];第二十三屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2006年

7 王嵐;陳珂;遲惠生;;基于多特征組合多分類器的方法用于“與文本無關(guān)”的說話人辨認(rèn)[A];第四屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1996年

8 謝秋玲;;應(yīng)用于心電圖分類的KNN-SVM分類器研究[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

9 胡瓊;汪榮貴;胡韋偉;孫見青;;基于級(jí)聯(lián)分類器的快速人臉檢測方法[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

10 李蘭春;王雙成;杜瑞杰;;認(rèn)知結(jié)構(gòu)評(píng)估的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器方法[A];2011年中國智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第一分冊）[C];2011年

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5 任亞峰;基于標(biāo)注和未標(biāo)注數(shù)椐的虛假評(píng)論識(shí)別研究[D];武漢大學(xué);2015年

6 曹鵬;不均衡數(shù)據(jù)分類方法的研究[D];東北大學(xué);2014年

7 劉明;分類器組合技術(shù)研究及其在人機(jī)交互系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2008年

8 嚴(yán)志永;在劃分?jǐn)?shù)據(jù)空間的視角下基于決策邊界的分類器研究[D];浙江大學(xué);2011年

9 王U，

本文編號(hào)：2186434