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王国平; 余涛; 傅森木; 钟运平; 张勇; 程小华;
华南理工大学电力学院,广州市510640;
广东电网公司河源供电局,广东省河源市517000;
国网江西省赣西供电公司,江西省新余市338025;
变压器; 故障诊断; DGA; 智能方法;
机译:基于模糊逻辑和ANFIS模型的基于DGA的变压器故障诊断的综合比较研究
机译:基于k最近邻插补DGA数据集的基于支持向量机的电力变压器故障诊断
机译:使用基于改进的Rogers和Doernenburg比率DGA的组合的基于MLP神经网络的电力变压器故障诊断决策
机译:基于三个DGA比率和PSO优化SVM的电力变压器故障诊断模型
机译:对变压器油/纸结构中特征气体的动态传播进行建模并进行变压器故障诊断。
机译:基于人工智能的应用的临床实用性和功能以预测Covid-19中的死亡率:混合方法分析
机译:使用SVM-BA分类器基于DGA数据的变压器故障诊断的准确性
机译:元素104和元素105的较轻同系物在各种矿物酸的DGa树脂上的吸附
机译:基于人工智能模型的肺癌概率预测方法分析医学图像的医学图像分析
机译:基于人工智能模型的肺癌概率预测方法分析医学图像和分析医学图像
机译:基于人工智能的方法分析原始数据
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