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MSHC:一种多阶段超图聚类算法
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作者 张春英 王静 +2 位作者 刘璐 兰思武 张庆达 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第1期68-76,共9页
超图作为普通图的高维推广,能够更加灵活地反映节点间的高阶复杂关系.超图聚类旨在发现超图结构中复杂的高阶关联关系.针对目前超图聚类结果不稳定、容易陷入局部最优等问题,结合超图划分思想,提出一种多阶段超图聚类(multi-stage hyper... 超图作为普通图的高维推广,能够更加灵活地反映节点间的高阶复杂关系.超图聚类旨在发现超图结构中复杂的高阶关联关系.针对目前超图聚类结果不稳定、容易陷入局部最优等问题,结合超图划分思想,提出一种多阶段超图聚类(multi-stage hypergraph clustering,MSHC)算法,该算法将超图聚类过程分为超图约简、超图初始聚类以及优化迁移3个阶段.在超图约简阶段,提出一种不改变超图结构的快速约简方法,降低了后续算法的复杂度;提出基于集对分析理论的超图节点间相似性度量方法,并采用层次聚类方法对超图进行初始聚类,采用4种不同的类簇合并计算方法,增加聚类方案的多样性;将遗传算法应用于优化超图聚类方案的研究中,以此获得最优超图聚类方案.在3个不同规模的数据集上与4个经典的超图聚类方法进行对比实验,结果表明,MSHC算法在Songs_genres数据集和Papers_keywords数据集上超图模块度指数分别提高了0.0797和0.0777,在Movies_genres数据集上仅降低0.0060. 展开更多
关键词 数据处理 超图 遗传算法 集对分析理论 超图约简 多阶段 超图模块度
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非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法
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作者 朱东霞 贾洪杰 黄龙霞 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期100-113,共14页
传统的子空间聚类和谱聚类中普遍使用谱松弛方法聚类,需要先计算拉普拉斯矩阵的特征向量。特征向量中包含负数,根据元素的正负可以直接得到二类聚类的结果。对于多类聚类问题,需要递归地进行二划分,或在特征向量空间中使用k-means算法聚... 传统的子空间聚类和谱聚类中普遍使用谱松弛方法聚类,需要先计算拉普拉斯矩阵的特征向量。特征向量中包含负数,根据元素的正负可以直接得到二类聚类的结果。对于多类聚类问题,需要递归地进行二划分,或在特征向量空间中使用k-means算法聚类,分配类簇标签是间接的,这种后处理的聚类方式会增加聚类结果的不稳定性。针对谱松弛的问题,提出了一种非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法,在目标函数中集成了自表示学习和秩约束。通过非负拉格朗日松弛来求解相似性矩阵和隶属矩阵,并保持隶属矩阵的非负性。在这种情况下,原来的隶属矩阵就变成了类簇的后验概率,当算法收敛时,只需将数据点分配给具有最大后验概率的类簇,即可得到聚类结果。与已有的子空间聚类和谱聚类方法相比,所提出的算法设计了新的优化规则,可以实现类簇标签的直接分配,不需要额外的聚类步骤。最后,给出了算法的收敛性证明。在5个基准聚类数据集上的大量实验表明,所提算法的聚类性能优于近几年来的子空间聚类方法。 展开更多
关键词 算法 自表示 优化 负拉格朗日松弛 子空间
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模糊聚类理论的算法实现及其在粉煤灰分类中应用研究 被引量:7
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作者 杨健辉 宋玉普 +1 位作者 刘声猛 杨正浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期216-218,共3页
详细介绍了模糊聚类理论的分析步骤和计算机算法,并给出了典型的工程应用例子,同时也提出了模糊聚类的改进方法。
关键词 模糊理论 算法 粉煤灰 应用 计算机算法 混凝土
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非均匀类簇密度聚类的多粒度自学习算法 被引量:4
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作者 曾华 吴耀华 黄顺亮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1760-1765,共6页
针对非均匀类簇密度聚类问题,从商空间粒度理论出发,提出一种多粒度自学习聚类算法(multi-granularity self-learning clustering algorithm,MSCA)。算法通过构造聚合树结构和定义粒度函数对问题逐层求解,并在每层聚合过程中根据聚合区... 针对非均匀类簇密度聚类问题,从商空间粒度理论出发,提出一种多粒度自学习聚类算法(multi-granularity self-learning clustering algorithm,MSCA)。算法通过构造聚合树结构和定义粒度函数对问题逐层求解,并在每层聚合过程中根据聚合区间以自学习的方式动态确定聚合粒度,解决了传统聚类算法从非均匀类簇密度数据中无法得到不同层次的聚合特征且参数对经验依赖性过高的问题。理论和实验表明,MSCA算法可以发现任意形状类簇,有效处理噪声,并能发现关键聚合层,具有较好的计算复杂性。 展开更多
关键词 数据挖掘 算法 均匀簇密度 粒度计算 自学习算法
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面向非球形分布数据的自适应K近邻聚类算法 被引量:3
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作者 黄晓斌 万建伟 张燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第11期21-22,165,共3页
针对传统聚类算法处理非球形分布数据的不足,提出了一种新型的自适应K近邻 聚类算法。该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别融合3个步骤构成。仿真结果 表明,该算法在无须聚类数目的前提下,对非球型分布数据具有很好的聚类... 针对传统聚类算法处理非球形分布数据的不足,提出了一种新型的自适应K近邻 聚类算法。该算法由数据集归一化、初始类别构造和初始类别融合3个步骤构成。仿真结果 表明,该算法在无须聚类数目的前提下,对非球型分布数据具有很好的聚类效果。 展开更多
关键词 球形分布 模糊C均值算法(FCA) 自适应K近邻算法(AKNNCA)
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基于Mueller矩阵分解的非监督聚类算法 被引量:2
6
作者 王之禹 朱敏慧 白有天 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期454-459,共6页
该文描述了一种利用极化SAR图像的Mueller矩阵分解系数进行非监督聚类的算法。根据关于各种地貌目标散射电磁波机理的先验知识,该算法可以在不需要任何实地勘测的条件下将图像粗略地分割为三种完全不同的、物理含义明显的类别,即建筑区... 该文描述了一种利用极化SAR图像的Mueller矩阵分解系数进行非监督聚类的算法。根据关于各种地貌目标散射电磁波机理的先验知识,该算法可以在不需要任何实地勘测的条件下将图像粗略地分割为三种完全不同的、物理含义明显的类别,即建筑区域、茂密植被和微粗糙表面(例如水面)。与利用单极化灰度图像的非监督分类算法相比,该算法的突出特点是不仅仅将每个像素按照其特征紧密地聚集在一起,而且还能确定每个聚类的散射机理,进而确定目标类型。 展开更多
关键词 矩阵分解 监督算法 合成孔径雷达
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一种基于垂直分布的非数值数据聚类算法 被引量:1
7
作者 何增有 邓胜春 +1 位作者 徐晓飞 宋玉福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第12期2267-2269,共3页
在本文中 ,我们提出了一种新的非数值数据聚类算法 -VBCCD .VBCCD算法由关系表计算关系的一维分割 ,再由关系的分割来构造一个超图 ,而后通过超图分割算法 ,对构造出来的超图进行优化分割 ,得到最终的聚类结果 .试验结果表明 ,该算法比... 在本文中 ,我们提出了一种新的非数值数据聚类算法 -VBCCD .VBCCD算法由关系表计算关系的一维分割 ,再由关系的分割来构造一个超图 ,而后通过超图分割算法 ,对构造出来的超图进行优化分割 ,得到最终的聚类结果 .试验结果表明 ,该算法比传统的针对数值数据设计的聚类算法有更好的效果 . 展开更多
关键词 数据挖掘 超图 数值数据算法 VBCCD算法 垂直分布
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多中心动态聚类算法及对癌症与非癌症彩色手掌图像的分类 被引量:1
8
作者 王宽全 刘莉 +1 位作者 邬向前 张大鹏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第3期90-91,95,共3页
Observing palm is one of diagnosis methods in Traditional Chinese Medicine and HolographicMedicine. Generally, the shape, color, ridge and line features of palm are all important for palm diagnosis. As thefirst attemp... Observing palm is one of diagnosis methods in Traditional Chinese Medicine and HolographicMedicine. Generally, the shape, color, ridge and line features of palm are all important for palm diagnosis. As thefirst attempt for automated palm diagnosis, the color is used and a new statistical feature of color, moment feature, isdefined in this paper. Multi-central dynamic clustering algorithm based on our new feature is proposed to recognizecancerous palm images. Applying our approach to the images in the palm database including all kinds of pathologicaland healthy palm images, the experimental results indicate that it is effective to recognize cancerous palm images andsuperior over the K-mean algorithm. 展开更多
关键词 动态算法 癌症彩色手掌图像 模式识别 生物特征识别 癌症彩色手掌图像
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基于信息理论的网络文本组合聚类
9
作者 王扬 袁昆 +2 位作者 刘洪甫 吴俊杰 包秀国 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1603-1611,共9页
尽管近年来针对文本聚类问题进行了大量研究,其仍然是数据挖掘领域的一个富有挑战性的问题,特别在弱相关特征乃至噪声特征的处理上,仍然存在诸多挑战。针对这一问题提出了文本聚类的分解-组合算法框架——DIAS。该方法首先通过简单随机... 尽管近年来针对文本聚类问题进行了大量研究,其仍然是数据挖掘领域的一个富有挑战性的问题,特别在弱相关特征乃至噪声特征的处理上,仍然存在诸多挑战。针对这一问题提出了文本聚类的分解-组合算法框架——DIAS。该方法首先通过简单随机特征抽样将高维文本数据进行分解得到多样化的结构知识,其优点是能够较好地避免产生大量的噪声特征。然后采用基于信息理论的一致性聚类(ICC)将多视角基础聚类知识组合起来,得到高质量的一致性划分。最后通过在8个真实文本数据集上的实验,证明DIAS算法相较于其他被广泛使用的算法具有明显优势,特别在处理弱基础聚类上具有突出效果。由于在分布式计算上的天然优势,DIAS有望成为大规模文本聚类的主流算法。 展开更多
关键词 文本 分解-组合算法 基于信息理论的一致性 K-均值 大数据
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非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法
10
作者 李彬 陈武凡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第35期21-23,27,共4页
传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种... 传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法。通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验,表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力。 展开更多
关键词 局部降噪滤波器 快速模糊C-均值算法 图像分割
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基于位形相似性聚类的机器人参数标定研究
11
作者 高文斌 占庆元 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1168-1177,1187,共11页
利用非几何参数误差引起的定位误差与机器人位形之间的相似性映射关系,通过聚类算法将机器人参数标定位形空间划分为多个子空间,并在各个子空间中完成参数标定;利用相似性关系将待补偿位形归类到对应的子空间,根据子空间的参数标定结果... 利用非几何参数误差引起的定位误差与机器人位形之间的相似性映射关系,通过聚类算法将机器人参数标定位形空间划分为多个子空间,并在各个子空间中完成参数标定;利用相似性关系将待补偿位形归类到对应的子空间,根据子空间的参数标定结果控制机器人运动,实现非几何参数误差引起的定位误差的有效补偿。以UR5机器人为标定对象进行试验,与普通标定补偿方法相比,采用所提方法标定补偿后的位置误差模的最大值和平均值分别减小了60.24%和66.62%。 展开更多
关键词 误差补偿 参数标定 几何参数误差 位形相似度 K-MEANS算法
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基于混沌理论与蝗虫优化K-means聚类算法的电抗器铁芯和绕组松动状态监测 被引量:21
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作者 侯鹏飞 马宏忠 +1 位作者 吴金利 张俊杰 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期181-187,共7页
为了更加准确有效地监测高压并联电抗器铁芯和绕组机械状态,提出了基于混沌理论与蝗虫优化K-means聚类算法的电抗器铁芯和绕组松动状态监测方法。首先,对振动信号的混沌特性进行分析,采用C-C法选择最佳延迟时间和嵌入维数,对电抗器振动... 为了更加准确有效地监测高压并联电抗器铁芯和绕组机械状态,提出了基于混沌理论与蝗虫优化K-means聚类算法的电抗器铁芯和绕组松动状态监测方法。首先,对振动信号的混沌特性进行分析,采用C-C法选择最佳延迟时间和嵌入维数,对电抗器振动信号进行相空间重构;然后,利用蝗虫算法优化传统K-means聚类算法,从而更加合理地选取初始簇中心,进而通过优化后的K-means聚类算法求出重构信号相轨迹的簇中心;最后,根据簇中心位移矢量和的模值变化对电抗器铁芯和绕组松动状态进行监测。研究结果表明:采用Wolf法求得的各测点最大Lyapunov指数均大于0,证明电抗器振动信号具有混沌特性。蝗虫优化K-means聚类算法有效提高了计算结果的准确性,振动信号相轨迹的簇中心位移矢量和的模值变化能够有效反映铁芯和绕组松动故障隐患,从而为电抗器铁芯和绕组松动状态检修提供了理论依据。 展开更多
关键词 高压并联电抗器 铁芯和绕组 蝗虫优化K-means算法 混沌理论 振动信号 监测
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可撤销属性加密结合快速密度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法 被引量:18
13
作者 谷保平 马建红 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期337-343,共7页
针对非结构化大数据难以实现安全存储和易遭受安全攻击的问题,提出可撤销属性加密结合快速密度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法。利用可撤销属性方法为非结构化大数据提供安全的存储结构,通过区分安全攻击和传输错误来防止大数据... 针对非结构化大数据难以实现安全存储和易遭受安全攻击的问题,提出可撤销属性加密结合快速密度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法。利用可撤销属性方法为非结构化大数据提供安全的存储结构,通过区分安全攻击和传输错误来防止大数据的误传和避免安全攻击;利用霍夫曼压缩技术对数据进行快速压缩,节省非结构化大数据处理过程中的时间开销;利用错误控制技术为潜在丢失的数据提供备份系统,并利用快速密度聚类算法有效处理多维大数据文件。实验证明,相比于其他现有非结构化大数据安全存储方法,该方法的执行速度更快,时间开销更小,信息损失百分比更低,信噪比(SNR)和压缩比更高。 展开更多
关键词 可撤销属性加密 快速密度算法 结构化 大数据 安全存储 安全攻击 霍夫曼压缩
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融合超像素聚类与SVM分类的非结构化道路识别算法 被引量:3
14
作者 陈涛 宫金良 张彦斐 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第1期33-38,共6页
为解决移动机器人对非结构化道路识别的准确性、实时性问题,提出了改进的超像素聚类与支持向量机融合的监督修正算法。首先对采集的道路图像进行预处理,仅在此道路的显著性区域内进行图像的平滑处理,然后基于改进的线性迭代聚类算法,将... 为解决移动机器人对非结构化道路识别的准确性、实时性问题,提出了改进的超像素聚类与支持向量机融合的监督修正算法。首先对采集的道路图像进行预处理,仅在此道路的显著性区域内进行图像的平滑处理,然后基于改进的线性迭代聚类算法,将图像分割为内部像素较为一致的若干超像素单元,根据灰度差准则进行超像素的合并,以超像素块作为训练样本集,加快了支持向量机(SVM)分类器的训练学习速度,提取合并后的超像素颜色、纹理特征作为分类器训练集,构造SVM道路分类器并在测试集中进行分类识别,最后根据建立的评估函数对分类结果实时修正,保障了分类识别的准确率。实验表明,该算法的分类效果精确度高,且具有良好的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 结构化道路 算法 特征提取 超像素 支持向量机
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基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法 被引量:26
15
作者 程瑛颖 杜杰 +3 位作者 周全 张家铭 张晓勇 李刚 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第11期116-125,共10页
随着智能配电网络规模的扩大以及电网结构的复杂化,电力大数据呈指数级增长,电力设备的检、监测评估面临新的挑战。在大数据原理和数据挖掘分析的基础上,提出一种基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法。首先,对电力大数... 随着智能配电网络规模的扩大以及电网结构的复杂化,电力大数据呈指数级增长,电力设备的检、监测评估面临新的挑战。在大数据原理和数据挖掘分析的基础上,提出一种基于随机矩阵理论和聚类算法的电能表运行状态评估方法。首先,对电力大数据统一预处理,完成时间序列数据表征;然后,采用实时分离窗技术整合时序数据;其次,基于随机矩阵理论,对多维度电能表时间序列数据实时计算、分析统计量时序特征;进一步,采用改进的时间规整聚类算法计算时序数据相似度,从而对随机矩阵统计量聚类分级;最后,分析聚类结果,得到电能表运行状态评估等级和范围,完成电能表实时运行状态评估。实例分析和对比研究结果表明,与传统的主元分析评估方法相比,所提出的新型电能表运行状态评估方法具有良好的鲁棒性、可靠性和时效性,为电力电网检测技术应用研究提供了新思路。 展开更多
关键词 随机矩阵理论 算法 移动分离窗 时间序列 电力系统大数据 电能表运行状态
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基于信息熵-模糊谱聚类的非均质碎屑岩储层孔隙结构分类 被引量:10
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作者 葛新民 范宜仁 +3 位作者 唐利民 陈义国 齐林海 邢帅 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2227-2235,共9页
提出基于信息熵-模糊谱聚类算法的孔隙结构自动分类技术,应用谱聚类算法解决凸分布聚类问题,实现全局收敛,有效避免"维数灾难"。根据信息熵理论对谱聚类算法中的尺度参数进行优化,得到孔隙结构类型。在此基础上,结合模糊数学... 提出基于信息熵-模糊谱聚类算法的孔隙结构自动分类技术,应用谱聚类算法解决凸分布聚类问题,实现全局收敛,有效避免"维数灾难"。根据信息熵理论对谱聚类算法中的尺度参数进行优化,得到孔隙结构类型。在此基础上,结合模糊数学算法得到每个样本对孔隙结构类型的隶属度,根据隶属度最优法则(样品对某一类孔隙结构的隶属度大于70%)确定不同样本所属孔隙结构类别。研究结果表明:该算法所得孔隙结构分类结果与试油、试采等生产测试结果十分吻合,工程应用效果十分明显。 展开更多
关键词 均质碎屑岩 孔隙结构分 模糊谱算法 信息 尺度参数优化
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计及可拓理论与聚类算法的变压器异常状态检测 被引量:2
17
作者 林越 刘廷章 曾福庚 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第9期1175-1180,1185,共7页
传统变压器异常状态检测算法的有效性与精度仍然有待进一步研究。文章提出了采用投影滑动窗口和可拓K-means聚类相结合的变压器状态异常检测一般模型及分析方法。将空间状态变量投影到坐标轴加以考虑,在可拓距离度量下构造指标关联函数... 传统变压器异常状态检测算法的有效性与精度仍然有待进一步研究。文章提出了采用投影滑动窗口和可拓K-means聚类相结合的变压器状态异常检测一般模型及分析方法。将空间状态变量投影到坐标轴加以考虑,在可拓距离度量下构造指标关联函数,按照给定的规则建立异常检测模型。以湖州某变电站各项历史监测数据对上述模型进行算例分析,结果表明,该方法可定量分析在线监测数据与变压器异常状态之间的动态关系,为实施变压器状态异常检测提供了一定的理论依据。 展开更多
关键词 可拓理论 算法 变压器 异常检测
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基于LSQR与系统距离聚类算法的专变用户非介入式负荷辨识 被引量:4
18
作者 易姝慧 郭俊岑 +1 位作者 刁新平 刁赢龙 《电测与仪表》 北大核心 2022年第6期60-68,共9页
专变用户非介入式负荷辨识是实现以专变用户为主体的需求侧响应的重要环节。通过对专变用户负荷稳态过程与暂态过程的特征分析,选取有功功率、无功功率、电流有效值等作为稳态过程特征量,并选取暂态发生前、中、后三个阶段的特征量,如... 专变用户非介入式负荷辨识是实现以专变用户为主体的需求侧响应的重要环节。通过对专变用户负荷稳态过程与暂态过程的特征分析,选取有功功率、无功功率、电流有效值等作为稳态过程特征量,并选取暂态发生前、中、后三个阶段的特征量,如电流有效值、有功功率均值、无功功率均值、持续时间、电流有效值最大值等,构建全面的非介入式负荷辨识稳态过程与暂态过程负荷特征空间。以此为基础,利用最小二乘QR分解算法(Least Square QR,LSQR)进行稳态过程负荷分解获得各种负荷的运行情况。并基于系统距离聚类算法将常见专变用户负荷暂态事件进行分类,进一步辨识出哪一种或者哪一类负荷发生投切动作。最后,采集包括排水泵、搅拌机、水泥螺旋、污水泵、除尘器等工业负荷现场数据,对所提到的方法进行了仿真分析,结果表明所提的非介入式负荷辨识方法可获得较高的准确率。 展开更多
关键词 介入式负荷辨识 专变用户 负荷特征提取 LSQR 系统距离算法
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基于非度量多维缩放的聚类组合算法
19
作者 周文娟 赵礼峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A01期67-72,共6页
针对单一聚类方法远不能满足实际数据分析需求,且K-Means聚类中维数高,非度量型数据分析亟待解决的问题,提出一种基于非度量多维缩放的聚类组合算法(NMDSCCA)。该算法通过非度量多维缩放方法对非度量型的高维数据进行降维,利用降维后得... 针对单一聚类方法远不能满足实际数据分析需求,且K-Means聚类中维数高,非度量型数据分析亟待解决的问题,提出一种基于非度量多维缩放的聚类组合算法(NMDSCCA)。该算法通过非度量多维缩放方法对非度量型的高维数据进行降维,利用降维后得到的主成分变量作为输入变量,以K-Means算法作为基聚类器进行聚类,解决了K-Means算法无法处理分类数据以及维数高的变量局限性,使其具有普适性。仿真实验表明,新算法不仅聚类效果上均优于传统K-Means算法及基于主成分分析(PCA)的聚类组合算法,而且算法应用于大数据时具有更高的收敛速度。 展开更多
关键词 度量多维缩放 K—Means算法 分析 组合 高维数据 主成分分析
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基于状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法 被引量:25
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作者 周东国 张恒 +1 位作者 周洪 胡文山 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期4565-4575,共11页
针对传统非侵入式暂态事件检测方法局限于单一电气特征量,易出现漏检或误检,难以准确感知负荷事件的问题,该文利用负荷事件发生时特征空间内产生状态域转移的特性,提出状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法。该方法通过滑动窗差值计... 针对传统非侵入式暂态事件检测方法局限于单一电气特征量,易出现漏检或误检,难以准确感知负荷事件的问题,该文利用负荷事件发生时特征空间内产生状态域转移的特性,提出状态特征聚类的非侵入式负荷事件检测方法。该方法通过滑动窗差值计算,搜索并确定初始聚类点,然后利用均值漂移(Mean-shift)算法进行状态聚类,并依据稳定状态的时域分布确定负荷事件发生点,实现负荷事件检测。最后,通过真实实验场景进行多种常用电器测试,并与现有一些算法进行对比,结果表明该文算法能够较为可靠地实现负荷事件检测,并为后续准确的负荷辨识奠定基础。 展开更多
关键词 侵入式负荷监测 事件检测 状态 MEAN-SHIFT算法
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