[发明专利]一种基于决策树算法的变压器色谱峰定性方法和系统有效
| 申请号： | 201910851009.6 | 申请日： | 2019-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN110632191B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 单杰;陈昊旻;张政国;卜冠南 | 申请（专利权）人： | 福建工程学院 |
| 主分类号： | G01N30/02 | 分类号： | G01N30/02;G01N30/86;G06N5/01;G06F18/214;G06F18/241 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 裴金华 |
| 地址： | 350118 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于决策树算法的变压器色谱峰定性方法和系统，方法包括以下步骤：S10：数据准备与选取：从现场变压器油色谱在线监测装置中提取获得训练样本集、测试样本集以及特征属性集；S20：决策树模型构建：利用决策树算法对所述训练样本集进行训练，构建决策树，构建过程包括训练样本集的特征属性阈值自适应、决策树结点特征属性的选取以及依据特征属性阈值和结点特征属性递归形成决策树；S30：结果测试：利用所述测试样本集测试所述决策树，查看结果是否符合预设标准，若符合，则使用所述决策树用于变压器色谱峰定性。本发明构建简单，抗漂移性能好，能够有效剔除假峰，能够实现有效色谱峰的正确分类，分类快且容错性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 决策树 算法 变压器 色谱 定性 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于决策树算法的变压器色谱峰定性方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS10：数据准备与选取：从现场变压器油色谱在线监测装置中提取获得训练样本集、测试样本集以及特征属性集；/nS20：决策树模型构建：利用决策树算法对所述训练样本集进行训练，构建决策树，构建过程包括训练样本集的特征属性阈值自适应、决策树结点特征属性的选取以及依据特征属性阈值和结点特征属性递归形成决策树；/nS30：结果测试：利用所述测试样本集测试所述决策树，查看结果是否符合预设标准，若符合，则使用所述决策树用于变压器色谱峰定性。/n
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