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基于半监督学习思想,将协同训练的机制引入到故障诊断的学习中,采用多个不同的分类算法协同训练,提高电力变压器故障诊断的准确率．采用BP＋SVM的多个训练器协同工作,目的是克服单个算法的准确性不高的缺点．将实例分析的结果与传统的BP算法的结果进行比较．结果表明,该算法能有效地对电力变压器单故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率． 相似文献
2.
针对已有的全局信誉模型,多数方案仅单独使用正面或负面否认信息构建实体的信誉值,且基本建立在信任度高的节点反馈也更可信的假设上,将节点的反馈质量等同于服务质量的问题,提出一种基于节点不同角色和反馈可信度的P2P全局信誉模型,并给出了模型的数学表述和实现方法。分析与仿真实验结果表明,该模型较已有的全局模型能有效防止恶意节点用诚信买掩盖恶意卖以及共谋欺骗等恶意行为,促进节点积极诚信参与网络活动,提高系统的安全性。 相似文献
3.
一种基于不同角色和反馈可信度的P2P信誉模型 总被引：1，自引：1，他引：0
针对已有的全局信誉模型,多数方案仅单独使用正面或负面否认信息构建实体的信誉值,且基本建立在信任度高的节点反馈也更可信的假设上,将节点的反馈质量等同于服务质量的问题,提出一种基于节点不同角色和反馈可信度的P2P全局信誉模型,并给出了模型的数学表述和实现方法。分析与仿真实验结果表明,该模型较已有的全局模型能有效防止恶意节点用诚信买掩盖恶意卖以及共谋欺骗等恶意行为,促进节点积极诚信参与网络活动,提高系统的安全性。 相似文献
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