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摘要：本发明实施例公开了一种变压器故障诊断方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取候选变压器的多个运行数据，根据运行数据确定训练数据集；基于神经符号模型和知识融合建立第一深度置信网络；基于区间二型模糊集结构对第一深度置信网络的网络参数进行优化，得到第二深度置信网络；根据训练数据集对第二深度置信网络进行模型训练，在第二深度置信网络收敛的情况下，将第二深度置信网络作为故障诊断模型，以基于故障诊断模型对目标变压器进行故障诊断。本技术方案，建立了一种动态自适应知识传递‑区间二型模糊集结构的深度置信网络，并以此为基础经过模型训练得到故障诊断模型，能够利用故障诊断模型实现对变压器故障的高效准确诊断。
主权项：1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取候选变压器的多个运行数据，根据所述运行数据确定训练数据集；基于神经符号模型和知识融合建立第一深度置信网络；其中，所述第一深度置信网络是以动态自适应知识传递为基础的稀疏深度置信网络；基于区间二型模糊集结构对所述第一深度置信网络的网络参数进行优化，得到第二深度置信网络；其中，所述网络参数包括权重和偏置；根据所述训练数据集对所述第二深度置信网络进行模型训练，在所述第二深度置信网络收敛的情况下，将所述第二深度置信网络作为故障诊断模型，以基于所述故障诊断模型对目标变压器进行故障诊断。
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