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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112861417 A (43)申请公布日 2021.05.28 (21)申请号 202011489636.9 (22)申请日 2020.12.16 (71)申请人 江苏中堃数据技术有限公司
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