بالنسبة لمشكلة انخفاض دقة تشخيص أعطال غازات العازل في الزيوت العازلة للمحولات (DGA)، تم تحسين خوارزمية العفن اللزجة (SMA) باستخدام استراتيجية التعلم العكسي لتشكيل خوارزمية ISMA، لزيادة القدرة على التحسين الشامل وتحسين دعم الآلة الداعمة (SVM)، وإنشاء نموذج تشخيص الأعطال المحسن ISMA-SVM، وتدريبه باستخدام مجموعة العينات. يتم مقارنة نتائج التشخيص والتعرف مع نموذج الألف الرمادي GWO-SVM ونموذج PSO-SVM للتحسين، وكانت نسبة دقة تشخيص الأعطال ISMA-SVM 93.3٪، وزادت بنسبة 6.66 نقطة مئوية و 10.66 نقطة مئوية على التوالي مقارنة بGWO-SVM وPSO-SVM.

زيت العزل؛ عطل الغازات؛ خوارزمية العفن اللزج؛ آلة الدعم الدعم؛ الكشف والتعرف