【摘 要】
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Pearson相关系数是一种衡量变量间线性关系的方法,广泛用于变压器中油中气体故障诊断（DGA）的范例推理匹配算法.但是,现有方法存在偏袒数据区间较大的特征以及认为所有特征对相
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,中国电子科技集团公司第二十八研究所
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Pearson相关系数是一种衡量变量间线性关系的方法,广泛用于变压器中油中气体故障诊断（DGA）的范例推理匹配算法.但是,现有方法存在偏袒数据区间较大的特征以及认为所有特征对相关系数判定的贡献相同这两个问题.因此,在深入分析IGA色谱数据的基础上,提出采用对数特征变换方法缩小特征值域来解决偏袒大数据区间特征的问题,采用均方差特征赋权区分特征贡献度的方法进一步提高DGA故障检测效果,并构造了基于特征变换和特征权重的Pearson相关系数DGA诊断（FTW Pearson）算法.实验结果表明,FTW Pear
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