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带标签信息子字典级联学习的复合电能质量扰动识别方法
被引量：
2
1
作者
刘慧
李光武
+1 位作者
沈跃
滕成龙
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第12期2009-2016,共8页
针对传统字典学习方法的训练样本信号单一、重构效果差等缺点,提出一种带标签信息子字典级联的学习方法,对电能质量扰动信号进行扰动识别。该方法首先对不同类别电能质量扰动测试和训练样本采用主成分分析方法进行降维特征提取,对训练...
针对传统字典学习方法的训练样本信号单一、重构效果差等缺点,提出一种带标签信息子字典级联的学习方法,对电能质量扰动信号进行扰动识别。该方法首先对不同类别电能质量扰动测试和训练样本采用主成分分析方法进行降维特征提取,对训练样本添加标签信息,其次对不同类别的电能质量样本训练成冗余子字典并级联成结构化字典,最后将级联的字典优化学习并由冗余误差最小值来判断目标的归属类别。仿真实验结果表明,该方法下的识别效果优于支持向量机(SVM)和稀疏表达分类(SRC),抗噪声鲁棒性更强,在信噪比20 dB以上的环境中电能质量复合扰动识别率达到91.40%以上。
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关键词
标签信息
电能质量
子字典级联学习
特征提取
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职称材料
题名
带标签信息子字典级联学习的复合电能质量扰动识别方法
被引量：
2
1
作者
刘慧
李光武
沈跃
滕成龙
机构
江苏大学电气信息工程学院
镇江市产品质量监督检验中心
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017年第12期2009-2016,共8页
基金
国家自然科学基金(61301138)
江苏省博士后科研项目(1401053C)资助
文摘
针对传统字典学习方法的训练样本信号单一、重构效果差等缺点,提出一种带标签信息子字典级联的学习方法,对电能质量扰动信号进行扰动识别。该方法首先对不同类别电能质量扰动测试和训练样本采用主成分分析方法进行降维特征提取,对训练样本添加标签信息,其次对不同类别的电能质量样本训练成冗余子字典并级联成结构化字典,最后将级联的字典优化学习并由冗余误差最小值来判断目标的归属类别。仿真实验结果表明,该方法下的识别效果优于支持向量机(SVM)和稀疏表达分类(SRC),抗噪声鲁棒性更强,在信噪比20 dB以上的环境中电能质量复合扰动识别率达到91.40%以上。
关键词
标签信息
电能质量
子字典级联学习
特征提取
Keywords
label information
power quality
sub-dictionary concatenate learning
feature extraction
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带标签信息子字典级联学习的复合电能质量扰动识别方法
刘慧
李光武
沈跃
滕成龙
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2017
2
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