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龙图腾网获悉贵州大学;贵州电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116028871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211260293.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法是由胡克林;张靖;张英;包金山;何宇;王明伟;余鹏程;刘喆设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及GIS设备PD类型判定技术领域，具体公开了一种采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法。一方面，针对原始海洋捕食者算法的初始种群是随机产生的，可能导致初始种群个体位置分布不均匀，降低种群多样性从而影响寻优速度的问题，引入混沌映射策略和反向学习机制提升初始种群质量；另一方面，针对原始海洋捕食者算法存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷，提出一种多子群扰动的思路。对经FADs效应扰动后的海洋捕食者的猎物种群根据适应度函数值将种群平均分成两个子群，对于适应度函数值较高的子群按自适应柯西变异进行扰动，另一子群进行类差分演化，生成多子群扰动解，带入下一次迭代。

本发明授权采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法在权利要求书中公布了：1.采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取样本数据，并对所述样本数据进行预处理得到样本集合； S2、改进原生态海洋捕食者算法得到改进海洋捕食者算法；所述改进海洋捕食者算法步骤包括： S21、基于混沌映射策略和反向学习机制生成初始种群； S22、根据所述初始种群构建初始猎物矩阵和精英捕食者矩阵； S23、根据当前迭代次数判定个体迭代的方式，对所述初始猎物矩阵和精英捕食者矩阵进行迭代并执行迭代优化； S24、应用FADs效应对海洋捕食者的猎物种群进行扰动； S25、对经过FADs效应扰动后的海洋捕食者的猎物种群按适应度函数值平均分成两个子群，对于适应度函数值较高的子群按自适应柯西变异进行扰动，另一子群进行类差分演化，生成多子群扰动解，带入下一次迭代； S26、依照算法时序架构先后完成高速比、等速比和低速比阶段的迭代； S27、当迭代次数达到最大迭代次数时，输出SVM训练模型最优参数组合，否则继续执行迭代； S3、基于所述样本合集中的训练集，通过所述改进海洋捕食者算法对SVM模型中的参数进行组合优化，得到训练模型； S4、基于所述训练模型对所述样本合集中的测试集进行PD故障类别识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学;贵州电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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