[发明专利]一种基于加权和选择性朴素贝叶斯的变压器故障诊断方法

摘要

一种基于加权和选择性朴素贝叶斯的变压器故障诊断方法，基于x2统计量的属性选择法将一部分冗余的属性去除，构造对分类结果更好的属性学习分类器，1)收集主变压器历史故障数据，包括属性数据和故障类型，对条件属性数据进行离散化，故障类型为决策属性，并将数据分为训练集和测试集；2)利用基于x2统计量的属性选择法选取最优约简子集RAS；3)先验概率学习，由训练集计算所有决策属性先验概率和RAS中属性的条件概率，将结果分别存入CP表和CPT表；4)利用相关概率法建立属性数据的权值表；计算RAS表中属性在不同类别下的所有权值，保存到权值表AW表中。利用测试集测试模型性能；并根据测试数据实际类别评估模型准确率。