Combining and comparing various machine‐learning algorithms to improve dissolved gas analysis interpretation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since the discovery of dissolved gas analysis (DGA), it is considered as a leading technique for the diagnosis of liquid insulated power equipment. However, accurate analysis results can only be achieved if the measured gases closely reflect the actual equipment condition to enable an appropriate interpretation of these gases. In general, conventional techniques such as the ratio method, key gases, and Duval triangle combined or not with artificial intelligence techniques such as machine‐learning algorithms are used for DGA interpretation. Here, four well‐known machine‐learning algorithms are compared in terms of DGA fault classification – Bayes network, multilayer perceptron, k ‐nearest neighbour, and J48 decision tree. Moreover, the effect of applying ensemble methods such as boosting through the Adaboost algorithm and bootstrap aggregation (bagging) is analysed, and the performances of these algorithms are evaluated. The data for developing classification models was transformed into three forms, other than the raw data. The obtained results clearly presented the efficiency and stability of some algorithms such as the J48 tree and Bayes networks for DGA fault classification, in particular, when the data is appropriately pre‐processed. Moreover, the performance of these algorithms was found to consistently improve by integrating the concepts of multiple models or ensemble methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle