%A 宋思蒙, 钱勇, 王辉, 盛戈皞, 江秀臣 %T 基于方向梯度直方图属性空间的局部放电模式识别改进算法 %0 Journal Article %D 2021 %J 电工技术学报 %R 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.200327 %P 2153-2160 %V 36 %N 10 %U {https://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/abstract/article_7044.shtml} %8 2021-05-25 %X 该文提出一种基于方向梯度直方图(HOG)属性空间的局部放电模式识别改进算法,旨在提高特征对样本信息的概括能力,并克服分类器对高维特征的识别局限。首先,构造局部放电脉冲序列分布(PRPS)模式作为识别依据,利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间;然后,通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间,使其满足相互独立性;接着,根据属性重要性重新排列空间后,依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数,基于分类精度搜索最佳属性子集;最后,按照归约属性的相对重要性进行加权,最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器。大量样本测试结果证明,此算法能够达到很高的识别精度,对传统识别算法的优化效果明显,有较好的应用价值。