変圧器油診断のためのDuval Pentagon 1へのSVMとKNNの適用

行われた調査は、変圧器油の診断のためのDuval Pentagon 1グラフィカルメソッドに対する機械学習アルゴリズムの適用に関するものです。実際、グラフィカルメソッドと組み合わせることで、パターン認識が補完を目指しています。この目的のために、Support Vector Machine（SVM）とK-Nearest Neighbor（KNN）アルゴリズムをDuvalメソッドと組み合わせて使用しました。SVMのパラメータはParticle Swarm Optimization（PSO）で最適化されました。IECとIEEEに触発されて、PD、D1、D2、T1&T2、およびT3の5つのクラスが採用されました。組み合わせたアルゴリズムは、IEC TC 10および関連データベースからの155サンプルを使用して検証されました。KNNおよびSVMがDuval Pentagon 1診断メソッドを補完することが分かりました。